Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Lấy mẫu từ phân phối hình học

Eva có một đồng xu lệch, chỉ có 20% khả năng ra mặt ngửa. Eva tung đồng xu và ghi lại số lần tung cần thiết để ra mặt ngửa.

Phân phối hình học rất phù hợp để mô hình hóa số lần tung cần có để ra mặt ngửa, với tỷ lệ thành công p được định nghĩa là xác suất ra mặt ngửa mỗi lần tung.

Nhiệm vụ của bạn là dùng phân phối hình học để mô phỏng các lần tung đồng xu của Eva cho đến khi ra mặt ngửa 10.000 lần, ghi lại số lần tung cần thiết để ra mặt ngửa mỗi lần. Sau đó, bạn sẽ trực quan hóa kết quả!

Những thư viện sau đã được nhập sẵn cho bạn: seaborn là sns, pandas là pd, mô-đun stats của SciPy là st, và matplotlib.pyplot là plt.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô phỏng Monte Carlo với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Đặt p bằng xác suất thành công phù hợp, trong đó thành công được định nghĩa là tung ra mặt ngửa.
  • Dùng p làm xác suất thành công, lấy mẫu từ phân phối hình học st.geom 10.000 lần.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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()
Chỉnh sửa và Chạy Mã