Generatoare de numere aleatoare și statistici hacker

Gândire statistică în Python (Partea 1)

Justin Bois

Teaching Professor at the California Institute of Technology

Statistici hacker

Utilizează măsurători simulate repetate pentru a calcula probabilități.

ch3-2.004.png

¹ Imagine: autor necunoscut

ch3-2.005.png

¹ Imagine: Heritage Auction

Simularea aruncărilor de monedă

ch3-2.010.png

Experimente Bernoulli

Un experiment cu două rezultate posibile: „succes" (True) și „eșec" (False).

Modulul np.random

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

rng

Generator(PCG64) at 0x7F9433D38120

Semința pentru numere aleatoare

Număr întreg introdus în algoritmul de generare a numerelor aleatoare
Specificați semința manual doar dacă aveți nevoie de reproductibilitate
Se specifică prin rng = np.random.default_rng(seed)

Simularea a 4 aruncări de monedă

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)

Simularea a 4 aruncări de monedă

n_all_heads = 0  # Initialize number of 4-heads trials
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

Probabilități prin statistici hacker

Stabiliți cum să simulați datele
Simulați de foarte multe ori
Probabilitatea este aproximativ fracția din încercări cu rezultatul dorit

Să exersăm!

Gândire statistică în Python (Partea 1)