Sürüş testi
Sonraki egzersizlerde, giderek karmaşıklaşan örnekler üzerinden bir veri üretim süreci (DGP) nasıl kurulur, bunu öğreneceğiz.
Bu egzersizde, çok basit bir DGP’yi simüle edeceksin. Yarın sürüş testine gireceğini varsay. Kendi pratiğine ve topladığın verilere göre, hava güneşliyken testi geçme olasılığın %90, yağmurluyken ise sadece %30. Yerel hava durumu istasyonu yarın yağmur yağma olasılığının %40 olduğunu söylüyor. Bu bilgiye dayanarak, yarın sürüş testini geçme olasılığını bilmek istiyorsun.
Bu, analitik olarak çözülebilecek basit bir problem. Burada, basit bir DGP’nin nasıl modellenebileceğini ve simülasyonda nasıl kullanılabileceğini göreceksin.
Bu egzersiz
Python'da İstatistiksel Benzetim
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
sims, outcomes, p_rain, p_pass = 1000, [], 0.40, {'sun':0.9, 'rain':0.3}
def test_outcome(p_rain):
# Simulate whether it will rain or not
weather = np.random.choice(['rain', 'sun'], p=[____])
# Simulate and return whether you will pass or fail
test_result = np.random.choice(['pass', 'fail'], p=[____])
return test_result