ПочатиПочніть безкоштовно

Вибірка з багатовимірного нормального розподілу

У цій вправі ви продовжите працювати з датафреймом house_price_size, який уже завантажено. Нагадаємо, house_price_size містить два стовпці — price і size, що відповідають ціні та площі будинків саме в такому порядку.

Дослідивши house_price_size, ви припускаєте, що дані мають багатовимірний нормальний розподіл, адже і price, і size окремо виглядають як нормально розподілені. Спираючись на коваріаційну матрицю, яку ви обчислили у попередній вправі, тепер можна виконати вибірку з багатовимірного нормального розподілу з визначеною коваріаційною структурою!

Щоб виконати вибірку з багатовимірного нормального розподілу з визначеною коваріацією, вам знадобиться така інформація:

  • середнє для price дорівнює 20, а для size — 500;
  • дисперсія для price дорівнює 19, а для size — 50 000;
  • коваріація між price і size дорівнює 950;
  • потрібно виконати 5 000 вибірок.

Наведені нижче імпорти вже виконано: seaborn як sns, pandas як pd, numpy як np, matplotlib.pyplot як plt та scipy.stats як st.

Ця вправа є частиною курсу

Моделювання Монте-Карло в Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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