Вибірка з біноміального розподілу
Обчисліть функцію маси ймовірності для кількості дефолтів, яку ми очікуємо для 100 кредитів, як у попередньому розділі, але замість моделювання всіх випробувань Бернуллі виконайте вибірку за допомогою rng.binomial(). Це тотожне обчисленню, яке ви робили в попередньому наборі вправ за допомогою вашої власної функції perform_bernoulli_trials(), але значно ефективніше обчислювально. З огляду на цю додаткову ефективність, ми візьмемо 10 000 вибірок замість 1000. Після отримання вибірок побудуйте CDF, як і минулого разу. Ця CDF, яку ви будуєте, належить біноміальному розподілу.
Примітка: У цій вправі та всіх наступних генератор випадкових чисел уже створено й ініціалізовано зерном для вас (rng = np.random.default_rng(42)), щоб вам не доводилося вводити це щоразу.
Ця вправа є частиною курсу
Статистичне мислення в Python (Частина 1)
Інструкції до вправи
- Згенеруйте вибірки з біноміального розподілу за допомогою
rng.binomial(). Використайте параметриn = 100іp = 0.05, а ключовий аргументsizeвстановіть у10000. - Обчисліть CDF за допомогою вашої попередньо написаної функції
ecdf(). - Побудуйте CDF з підписами осей. Вісь x тут — це кількість дефолтів зі 100 кредитів, а вісь y — це CDF.
- Показайте графік.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Take 10,000 samples out of the binomial distribution: n_defaults
# Compute CDF: x, y
# Plot the CDF with axis labels
# Show the plot