Eșantionare dintr-o distribuție geometrică
Eva are o monedă trucată care pică pe cap doar în 20% din cazuri. Eva aruncă moneda și înregistrează numărul de aruncări necesare pentru a obține cap.
Distribuția geometrică este ideală pentru a modela numărul de aruncări necesare până la obținerea unui cap, cu rata de succes p definită ca probabilitatea de a obține cap la fiecare aruncare.
Sarcina ta este să folosești distribuția geometrică pentru a simula aruncările de monedă ale Evei până la obținerea capului de 10.000 de ori, înregistrând de fiecare dată numărul de aruncări necesare. Apoi, vei vizualiza rezultatele!
Următoarele au fost deja importate pentru tine: seaborn ca sns, pandas ca pd, modulul stats din SciPy ca st și matplotlib.pyplot ca plt.
Acest exercițiu face parte din cursul
Simulări Monte Carlo în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Setează
pla probabilitatea corespunzătoare de succes, unde succesul este definit ca obținerea capului la aruncare. - Folosind
pca probabilitate de succes, eșantionează din distribuția geometricăst.geomde 10.000 de ori.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Set p to the appropriate probability of success
p = ____
# Sample from the geometric distribution 10,000 times
samples = ____
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict)
plt.show()