การสุ่มตัวอย่างจากการแจกแจงปกติหลายตัวแปร

ในแบบฝึกหัดนี้ จะทำงานต่อกับ DataFrame house_price_size ที่โหลดไว้ให้แล้ว ทบทวนกันสักนิด: house_price_size มีสองคอลัมน์ คือ price และ size ซึ่งแทนราคาและขนาดของบ้านตามลำดับ

หลังจากสำรวจ DataFrame house_price_size แล้ว คาดว่าข้อมูลนี้น่าจะเป็นการแจกแจงปกติหลายตัวแปร เนื่องจาก price และ size ต่างก็ดูเหมือนจะเป็นการแจกแจงปกติ จากเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมที่คำนวณไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า ตอนนี้สามารถทำการสุ่มตัวอย่างจากการแจกแจงปกติหลายตัวแปรพร้อมกำหนดโครงสร้างความแปรปรวนร่วมได้แล้ว

ในการสุ่มตัวอย่างจากการแจกแจงปกติหลายตัวแปรพร้อมกำหนดความแปรปรวนร่วม จะต้องใช้ข้อมูลต่อไปนี้:

price มีค่าเฉลี่ยเท่ากับ 20 และ size มีค่าเฉลี่ยเท่ากับ 500
price มีความแปรปรวนเท่ากับ 19 และ size มีความแปรปรวนเท่ากับ 50,000
ความแปรปรวนร่วมของ price และ size เท่ากับ 950
จะสุ่มตัวอย่างทั้งหมด 5,000 ครั้ง

มีการ import ไลบรารีต่อไปนี้ไว้ให้แล้ว: seaborn เป็น sns, pandas เป็น pd, numpy เป็น np, matplotlib.pyplot เป็น plt และ scipy.stats เป็น st

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Monte Carlo Simulations ใน Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Assign the mean of price and size, sample size, and covariance matrix of price and size
mean_value = ____
cov_mat = np.array(____)
sample_size = ____

แก้ไขและรันโค้ด