НачатьНачать бесплатно

Генерация и визуализация геометрических распределений

В спорте игроки нередко делают несколько попыток, чтобы набрать очки для себя или команды. Каждая отдельная попытка имеет два возможных исхода: успех или неудача. Такие ситуации хорошо описываются геометрическими распределениями. С помощью scipy.stats вы можете генерировать выборки, используя функцию rvs() для каждого распределения.

Вернёмся к примеру с баскетболистом, который забивает штрафные броски с вероятностью 0,3. Сгенерируйте выборку и постройте её график.

Библиотека numpy уже импортирована со стандартным псевдонимом np.

Это упражнение является частью курса

Основы теории вероятностей на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте geom из scipy.stats, matplotlib.pyplot как plt и seaborn как sns.
  • Сгенерируйте выборку с параметром size=10000 из геометрического распределения с вероятностью успеха 0,3.
  • Постройте график полученной выборки.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import geom, matplotlib.pyplot, and seaborn
from ____
import ____
import ____

# Create the sample
sample = ____.____(p=____, size=10000, random_state=13)

# Plot the sample
sns.____(sample, bins = np.linspace(0,20,21), kde=False)
plt.show()
Редактировать и запускать код