Reprezentarea grafică a PMF-ului Binomial

Așa cum s-a menționat în videoclip, realizarea unui grafic PMF cu aspect îngrijit necesită câteva trucuri matplotlib în care nu vom intra acum. În schimb, vom reprezenta PMF-ul distribuției Binomiale sub formă de histogramă, folosind tehnici pe care le-ai învățat deja. Trucul constă în definirea corectă a marginilor intervalelor transmise funcției plt.hist() prin argumentul bins. Dorim ca intervalele să fie centrate pe valori întregi. Prin urmare, marginile ar trebui să fie -0.5, 0.5, 1.5, 2.5, ... până la max(n_defaults) + 1.5. Poți genera un astfel de array cu np.arange() și apoi să scazi 0.5 din el.

Ai extras deja eșantioane din distribuția Binomială în exercițiile despre creditele neperformante, iar rezultatele se află în array-ul NumPy n_defaults.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gândire statistică în Python (Partea 1)

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosind np.arange(), calculează marginile intervalelor astfel încât acestea să fie centrate pe valori întregi. Stochează array-ul rezultat în variabila bins.
Folosește plt.hist() pentru a reprezenta histograma lui n_defaults, cu argumentele density=True și bins=bins.
Afișează graficul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compute bin edges: bins
bins = np.arange(____, ____ + ____) - 0.5

# Generate histogram


# Label axes



# Show the plot

Editează și rulează codul