Побудова PMF біноміального розподілу

Як згадувалося у відео, щоб побудувати акуратний PMF, потрібні деякі хитрощі з matplotlib, у які ми тут не заглиблюватимемося. Натомість ми побудуємо PMF біноміального розподілу як гістограму, використовуючи навички, які ви вже опанували. Хитрість полягає в налаштуванні меж бінів, що передаються до plt.hist() через ключовий аргумент bins. Ми хочемо, щоб біни були центровані на цілих числах. Отже, межі бінів мають бути -0.5, 0.5, 1.5, 2.5, ... аж до max(n_defaults) + 1.5. Ви можете згенерувати такий масив за допомогою np.arange(), а потім відняти 0.5 від масиву.

Ви вже робили вибірку з біноміального розподілу під час вправ про дефолти за кредитами, і отримані вибірки збережено в масиві NumPy n_defaults.

Ця вправа є частиною курсу

Статистичне мислення в Python (Частина 1)

Переглянути курс

Інструкції до вправи

За допомогою np.arange() обчисліть межі бінів так, щоб біни були центровані на цілих числах. Збережіть отриманий масив у змінній bins.
Використайте plt.hist() для побудови гістограми n_defaults з ключовими аргументами density=True і bins=bins.
Покажіть графік.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Compute bin edges: bins
bins = np.arange(____, ____ + ____) - 0.5

# Generate histogram


# Label axes



# Show the plot

Редагувати та запускати код