ПочатиПочніть безкоштовно

Пуассонівська випадкова змінна

Модуль numpy.random також містить низку корисних розподілів імовірностей як для дискретних, так і для неперервних випадкових змінних. У цій вправі ви навчитеся генерувати вибірки з розподілу ймовірностей.

Зокрема, ви згенеруєте вибірки з дуже важливого дискретного розподілу — розподілу Пуассона, який зазвичай використовують для моделювання середньої інтенсивності настання подій.

Після виконання вправи ви зможете застосувати ці кроки до будь-якого з розподілів у numpy.random. Крім того, ви побачите, як вибіркове середнє змінюється, коли ми беремо більше вибірок із розподілу.

Ця вправа є частиною курсу

Статистичне моделювання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Використайте np.random.poisson(), щоб згенерувати вибірки з пуассонівського розподілу з параметрами lam (лямбда) та size_1.
  • Повторіть попередній крок, але цього разу використайте size_2.
  • Для кожної з отриманих вибірок обчисліть модуль різниці між їхнім середнім і лямбдою за допомогою np.mean() та abs().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Initialize seed and parameters
np.random.seed(123) 
lam, size_1, size_2 = 5, 3, 1000  

# Draw samples & calculate absolute difference between lambda and sample mean
samples_1 = np.random.poisson(____, ____)
samples_2 = np.random.poisson(____, ____)
answer_1 = abs(____)
answer_2 = abs(____) 

print("|Lambda - sample mean| with {} samples is {} and with {} samples is {}. ".format(size_1, answer_1, size_2, answer_2))
Редагувати та запускати код