Rastgele sayı üreteçleri ve hacker istatistikleri

Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 1)

Justin Bois

Teaching Professor at the California Institute of Technology

Hacker istatistikleri

Olasılıkları hesaplamak için yinelenen benzetimler kullanır.

ch3-2.004.png

¹ Görsel: sanatçısı bilinmiyor

ch3-2.005.png

¹ Görsel: Heritage Auction

Yazı-tura benzetimi

ch3-2.010.png

Bernoulli denemeleri

İki seçenekli deney: "başarı" (True) ve "başarısızlık" (False).

np.random modülü

import numpy as np
rng = np.random.default_rng()

rng

Generator(PCG64) at 0x7F9433D38120

Rastgele sayı tohumu

Rastgele sayı algoritmasına verilen tamsayı
Yalnızca tekrarlanabilirlik gerekiyorsa üreteci manuel tohumlayın
rng = np.random.default_rng(seed) ile belirtilir

4 yazı-tura atışını benzetimleme

rng = np.random.default_rng(42)

random_numbers = rng.random(size=4)
random_numbers

array([0.77395605, 0.43887844, 0.85859792, 0.69736803])

heads = random_numbers < 0.5
heads

array([False,  True, False, False])

np.sum(heads)

4 yazı-tura atışını benzetimleme

n_all_heads = 0  # 4-yazı denemelerinin sayısını başlat
for _ in range(10000):
     heads = np.random.random(size=4) < 0.5
     n_heads = np.sum(heads)
     if n_heads == 4:
         n_all_heads += 1

n_all_heads / 10000

0.0607

Hacker istatistiklerinde olasılıklar

Veriyi nasıl benzetimleyeceğinizi belirleyin
Çok sayıda kez benzetimleyin
Olasılık ≈ ilgi sonucu görülen denemelerin oranı

Passons à la pratique !

Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 1)