Выборка из биномиального распределения
Вычислите функцию вероятностной массы для числа дефолтов, которое ожидается по 100 кредитам, как в предыдущем разделе, — но вместо моделирования всех испытаний Бернулли используйте rng.binomial(). Это эквивалентно вычислению, которое вы выполняли ранее с помощью написанной вами функции perform_bernoulli_trials(), однако работает значительно быстрее. Благодаря этой эффективности мы возьмём 10 000 выборок вместо 1000. После получения выборок постройте график ЭФР, как в прошлый раз. Этот график отображает ЭФР биномиального распределения.
Примечание: В этом и всех последующих упражнениях генератор случайных чисел уже инициализирован и настроен (с помощью rng = np.random.default_rng(42)), чтобы вам не приходилось вводить это каждый раз.
Это упражнение является частью курса
Статистическое мышление на Python (часть 1)
Инструкции к упражнению
- Сгенерируйте выборки из биномиального распределения с помощью
rng.binomial(). Используйте параметрыn = 100иp = 0.05, а аргументуsizeприсвойте значение10000. - Вычислите ЭФР с помощью ранее написанной функции
ecdf(). - Постройте график ЭФР с подписями осей. По оси x откладывается количество дефолтов из 100 кредитов, по оси y — значение ЭФР.
- Отобразите график.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Take 10,000 samples out of the binomial distribution: n_defaults
# Compute CDF: x, y
# Plot the CDF with axis labels
# Show the plot