Eșantionare normală multivariată
În acest exercițiu, vei continua să lucrezi cu DataFrame-ul house_price_size, care a fost deja încărcat pentru tine. Ca reminder, house_price_size conține două coloane numite price și size, reprezentând prețul și respectiv suprafața locuințelor.
După ce ai explorat DataFrame-ul house_price_size, bănuiești că urmează o distribuție normală multivariată, deoarece atât price, cât și size par să urmeze individual o distribuție normală. Pe baza matricei de covarianță calculate în exercițiul anterior, poți acum să efectuezi eșantionare din distribuția normală multivariată cu o structură de covarianță definită!
Pentru a realiza eșantionarea din distribuția normală multivariată cu covarianță definită, vei avea nevoie de următoarele informații:
priceare o medie de 20, iarsizeare o medie de 500priceare o varianță de 19, iarsizeare o varianță de 50.000- Covarianța dintre
priceșisizeeste 950 - Vei eșantiona de 5.000 de ori
Următoarele importuri au fost deja efectuate: seaborn ca sns, pandas ca pd, numpy ca np, matplotlib.pyplot ca plt și scipy.stats ca st.
Acest exercițiu face parte din cursul
Simulări Monte Carlo în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Assign the mean of price and size, sample size, and covariance matrix of price and size
mean_value = ____
cov_mat = np.array(____)
sample_size = ____