Banka batacak mı?

Önceki egzersizde elde ettiğin ve ad alanında n_defaults olarak bulunan temerrüt sayılarını bir KDA (ECDF) olarak görselleştir. İlk bölümde yazdığın ecdf() fonksiyonu kullanılabilir durumda.

Faiz oranları öyle ki bankanın kredilerinin 10 veya daha fazlası temerrüde düşerse banka zarar edecekse, bankanın zarar etme olasılığı nedir?

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 1)

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

n_defaults için ECDF'nin x ve y değerlerini hesapla.
ECDF'yi eksenleri etiketleyerek çiz. plt.plot() çağrında x ve y'ye ek olarak marker = '.' ve linestyle = 'none' kullandığından emin ol.
Grafiği göster.
n_defaults dizindeki 10'a büyük veya eşit olan tüm girdilerin toplam sayısını hesapla. Bunu yapmak için, n_defaults'ın bir girdisinin >= 10 olup olmadığını söyleyen bir boole dizisi oluştur. Sonra bu dizideki tüm girdileri np.sum() ile topla. Örneğin, np.sum(n_defaults <= 5) 5 veya daha az temerrüdün sayısını hesaplar.
Bankanın zarar etme olasılığı, n_defaults içindeki 10 veya daha büyük olanların oranıdır. Bu sonucu Yanıtı Gönder'e basarak yazdır!

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Compute ECDF: x, y


# Plot the ECDF with labeled axes




# Show the plot


# Compute the number of 100-loan simulations with 10 or more defaults: n_lose_money


# Compute and print probability of losing money
print('Probability of losing money =', n_lose_money / len(n_defaults))

Kodu Düzenle ve Çalıştır