Generování spojitých náhodných proměnných

Monte Carlo simulace v Pythonu

Izzy Weber

Curriculum Manager, DataCamp

Normální rozdělení

Zvonovitý tvar se středem v průměru (loc); šířka určena směrodatnou odchylkou (scale)

Výšky dospělých amerických mužů mají normální rozdělení: Teoretická funkce hustoty pravděpodobnosti normálního rozdělení

Monte Carlo simulace v Pythonu

Změna parametru scale (směrodatná odchylka)

Teoretická funkce hustoty pravděpodobnosti normálního rozdělení s různými směrodatnými odchylkami

Monte Carlo simulace v Pythonu

Změna parametru loc (průměr)

Teoretická funkce hustoty pravděpodobnosti normálního rozdělení s různými průměry

Monte Carlo simulace v Pythonu

Změna parametrů scale i loc

Teoretická funkce hustoty pravděpodobnosti normálního rozdělení s různými průměry a směrodatnými odchylkami

Monte Carlo simulace v Pythonu

Vzorkování z normálního rozdělení

  • Výšky dospělých amerických mužů: průměr = 177 cm; směrodatná odchylka = 8 cm

  • Jaké procento osob má výšku nad 190 nebo pod 165 cm?

heights = st.norm.rvs(loc=177, scale=8, size=10000)

qualified = (heights < 165) | (heights > 190)

print(np.sum(qualified) * 100/10000)

12.28
Monte Carlo simulace v Pythonu

Vizualizace výsledků simulace

heights_dict = {"heights":heights}
sns.histplot(x="heights", data=heights_dict)
plt.axvline(x=165, color="red")
plt.axvline(x=190, color="red")

Histogram vzorků z normálního rozdělení

Monte Carlo simulace v Pythonu

Další spojitá pravděpodobnostní rozdělení

  • Spojité rovnoměrné rozdělení (st.uniform)
    • Spojitý analog diskrétního rovnoměrného rozdělení
  • Exponenciální rozdělení (st.expon)
    • Spojitý analog geometrického rozdělení
1 https://docs.scipy.org/doc/scipy/tutorial/stats/continuous.html
Monte Carlo simulace v Pythonu

Lass uns üben!

Monte Carlo simulace v Pythonu

Preparing Video For Download...