ПочатиПочніть безкоштовно

Іспит з водіння

У наступних вправах ви навчитеся будувати процес генерування даних (DGP) на дедалі складніших прикладах.

У цій вправі ви змоделюєте дуже простий DGP. Припустімо, що завтра у вас іспит з водіння. З огляду на власну практику та зібрані вами дані, ви знаєте, що ймовірність скласти іспит становить 90% у сонячну погоду і лише 30% під дощем. Місцева метеостанція прогнозує 40% імовірності дощу завтра. На основі цієї інформації ви хочете дізнатися, яка ймовірність скласти іспит завтра.

Це проста задача, яку можна розв'язати аналітично. Тут ви навчитеся моделювати простий DGP і побачите, як його можна використати для імітації.

Ця вправа є частиною курсу

Статистичне моделювання в Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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
Редагувати та запускати код