Va da faliment banca?

Reprezintă grafic numărul de credite neperformante obținut în exercițiul anterior, stocat în spațiul tău de lucru ca n_defaults, sub forma unui CDF. Funcția ecdf() pe care ai scris-o în primul capitol este disponibilă.

Dacă ratele dobânzii sunt astfel încât banca va pierde bani în cazul în care 10 sau mai multe dintre creditele sale nu sunt rambursate, care este probabilitatea ca banca să piardă bani?

Acest exercițiu face parte din cursul

Gândire statistică în Python (Partea 1)

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează valorile x și y pentru ECDF-ul lui n_defaults.
Reprezintă grafic ECDF-ul, asigurându-te că etichetezi axele. Nu uita să incluzi marker = '.' și linestyle = 'none' pe lângă x și y în apelul plt.plot().
Afișează graficul.
Calculează numărul total de intrări din vectorul n_defaults care sunt mai mari sau egale cu 10. Pentru aceasta, calculează un vector boolean care îți indică dacă o anumită intrare din n_defaults este >= 10. Apoi sumează toate intrările din acest vector folosind np.sum(). De exemplu, np.sum(n_defaults <= 5) ar calcula numărul de cazuri cu 5 sau mai puține credite neperformante.
Probabilitatea ca banca să piardă bani reprezintă fracția din n_defaults care este mai mare sau egală cu 10. Afișează acest rezultat apăsând pe Trimite răspunsul!

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compute ECDF: x, y


# Plot the ECDF with labeled axes




# Show the plot


# Compute the number of 100-loan simulations with 10 or more defaults: n_lose_money


# Compute and print probability of losing money
print('Probability of losing money =', n_lose_money / len(n_defaults))

Editează și rulează codul