Вибірка з геометричного розподілу
Єва має нерівноймовірну монету, що випадає орлом лише в 20% підкидань. Єва підкидає монету та записує, скільки підкидань потрібно, щоб отримати «орла».
Геометричний розподіл добре підходить для моделювання кількості підкидань, потрібних, щоб вперше отримати «орла», причому коефіцієнт успіху p визначено як імовірність отримати орла в кожному підкиданні.
Ваше завдання — використати геометричний розподіл, щоб змоделювати підкидання монети Єви до досягнення «орла» 10 000 разів, щоразу записуючи кількість підкидань до першого «орла». Потім ви візуалізуєте результати!
Для вас уже імпортовано: seaborn як sns, pandas як pd, модуль SciPy stats як st і matplotlib.pyplot як plt.
Ця вправа є частиною курсу
Моделювання Монте-Карло в Python
Інструкції до вправи
- Задайте
pяк відповідну ймовірність успіху, де успіх — це випадання «орла». - Використовуючи
pяк імовірність успіху, виберіть із геометричного розподілуst.geom10 000 разів.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Set p to the appropriate probability of success
p = ____
# Sample from the geometric distribution 10,000 times
samples = ____
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict)
plt.show()