Modulul np.random și încercările Bernoulli

O încercare Bernoulli poate fi gândită ca aruncarea unei monede, posibil dezechilibrate. Mai concret, fiecare aruncare are o probabilitate \(p\) de a obține cap (succes) și o probabilitate \(1-p\) de a obține pajură (eșec). În acest exercițiu, vei scrie o funcție care efectuează n încercări Bernoulli, perform_bernoulli_trials(n, p), și returnează numărul de succese obținute din cele n încercări, fiecare cu probabilitatea p de succes. Pentru a efectua fiecare încercare Bernoulli, folosește funcția rng.random(), care returnează un număr aleatoriu între zero și unu.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gândire statistică în Python (Partea 1)

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Definește o funcție cu semnătura perform_bernoulli_trials(n, p).
- Inițializează cu zero o variabilă n_success, care va fi contorul valorilor True – adică al succeselor din încercările Bernoulli.
- Scrie o buclă for în care efectuezi câte o încercare Bernoulli la fiecare iterație și incrementezi numărul de succese dacă rezultatul este True. Efectuează n iterații parcurgând range(n).
  - Pentru a efectua o încercare Bernoulli, alege un număr aleatoriu între zero și unu folosind rng.random(). Dacă numărul ales este mai mic decât p, incrementează n_success (folosește operatorul += 1 pentru aceasta). Un RNG a fost deja instanțiat ca variabila rng și inițializat cu o valoare seed.
- Funcția returnează numărul de succese n_success.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

def perform_bernoulli_trials(n, p):
    """Perform n Bernoulli trials with success probability p
    and return number of successes."""
    # Initialize number of successes: n_success
    n_success = ____

    # Perform trials
    for i in ____:
        # Choose random number between zero and one: random_number


        # If less than p, it's a success so add one to n_success
        if ____:
            ____

    return n_success

Editează și rulează codul