Выборка из многомерного нормального распределения
В этом упражнении вы продолжите работу с DataFrame house_price_size, который уже загружен для вас. Напомним: house_price_size содержит два столбца — price и size, представляющих цену и площадь домов соответственно.
Изучив DataFrame house_price_size, вы предполагаете, что данные подчиняются многомерному нормальному распределению, поскольку каждый из столбцов — price и size — по отдельности похож на нормальное распределение. Опираясь на ковариационную матрицу, вычисленную в предыдущем упражнении, вы можете выполнить выборку из многомерного нормального распределения с заданной структурой ковариации!
Для выборки из многомерного нормального распределения с определённой ковариацией вам потребуется следующая информация:
- Среднее значение
priceравно 20, аsize— 500 - Дисперсия
priceравна 19, аsize— 50 000 - Ковариация
priceиsizeравна 950 - Количество выборок — 5 000
Следующие импорты уже выполнены: seaborn как sns, pandas как pd, numpy как np, matplotlib.pyplot как plt и scipy.stats как st.
Это упражнение является частью курса
Симуляции Монте-Карло на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Assign the mean of price and size, sample size, and covariance matrix of price and size
mean_value = ____
cov_mat = np.array(____)
sample_size = ____