Tạo biến ngẫu nhiên rời rạc

Mô phỏng Monte Carlo với Python

Izzy Weber

Curriculum Manager, DataCamp

Thư viện cần dùng

import scipy.stats as st

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Phân phối đều rời rạc

Hàm khối xác suất (PMF) lý thuyết: Hàm khối xác suất cho phân phối đều rời rạc

Lấy mẫu từ phân phối đều rời rạc

low = 3 
high = 21
samples = st.randint.rvs(low, high, size=1000)
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict, bins=6, binwidth=0.3)

đồ thị mẫu từ phân phối đều rời rạc

Phân phối hình học

Phân phối của số lần thử, $X$, cần để có một lần thành công, với xác suất thành công $p$.

Hàm khối xác suất, p = 0.5 Hàm khối xác suất cho phân phối hình học với p = 0.5

Phân phối hình học

Hàm khối xác suất, p = 0.3 Hàm khối xác suất cho phân phối hình học với p = 0.3

Lấy mẫu từ phân phối hình học

p = 0.2
samples = st.geom.rvs(p, size=1000)
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict)

đồ thị mẫu từ phân phối hình học

Thêm các phân phối rời rạc

Poisson (scipy.stats.poisson)
- Xác suất số sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian/không gian cố định
Nhị thức (scipy.stats.binom)
- Xác suất số lần thành công trong dãy $n$ phép thử độc lập
Còn nữa!

¹ https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html#discrete-distributions

Ayo berlatih!

Mô phỏng Monte Carlo với Python