Menu
CoddyTech
START LEARNING

Rangkuman: Peluang di Lapak Dadu

Termasuk bagian Statistik untuk ML dalam perjalanan Machine Learning di Coddy. Pelajaran 18 dari 64.

challenge icon

Tantangan

Sedang

Saatnya menentukan harga stan dadu di bazar sekolah. Setiap pengunjung melempar dua dadu: jumlahnya menentukan kotak hadiah yang dibuka, dan hasil kembar (kedua dadu menunjukkan angka yang sama) memenangkan tiket bonus. tokens menyimpan token di setiap kotak:

Kotak hadiah untuk jumlah 2 hingga 12 ditampilkan sebagai deretan sel: 12 token untuk 2 dan 12, 3 untuk 5 dan 9, 5 untuk 7, dan 0 untuk jumlah lainnya

Kode awal menyimulasikan 2400 kunjungan ke dalam first dan second; program membaca jumlah sasaran. Cetak:

  1. peluang mendapatkan hasil kembar,
  2. peluang mendapatkan jumlah sasaran atau lebih,
  3. peluang tersebut setelah mendapatkan hasil kembar,
  4. jumlah token yang diharapkan per kunjungan, menggunakan proporsi simulasi setiap jumlah sebagai peluangnya.

Peluang ditampilkan dengan 3 angka desimal, token dengan 2 angka desimal. Untuk simulasi lain dan sasaran 6:

Chance of doubles: 0.171
Chance of 6 or more: 0.705
Chance of 6 or more after doubles: 0.616
Expected tokens per visit: 2.16

Coba sendiri

import numpy as np
import pandas as pd

goal = int(input())

# Jumlah token dalam kotak hadiah untuk setiap total dari 2 hingga 12, secara berurutan
tokens = np.array([12, 0, 0, 3, 0, 5, 0, 3, 0, 0, 12])

# Jangan ubah baris-baris di bawah ini: 2400 kunjungan simulasi, masing-masing menggunakan dua dadu
rng = np.random.default_rng(18)
first = rng.integers(1, 7, size=2400)
second = rng.integers(1, 7, size=2400)

# Tulis kodemu di bawah ini

Semua pelajaran di Statistik untuk ML

1Pusat dan Sebaran

Rata-rata dan MedianPersentil dan KuartilVarians dan Simpangan BakuSampel atau Populasi?Nilai yang Paling Sering MunculRangkuman: Waktu Pengiriman

4Sampel dan Populasi

Populasi dan SampelRata-rata Sampel BervariasiDistribusi SamplingSampel Lebih Besar, Lebih Sedikit GangguanRangkuman: Jajak Pendapat di Sebuah Kota

7Garis Tren

ResidualPencocokan Kuadrat TerkecilMenggambar Garis KecocokanMemprediksi dengan GarisSeberapa Baik Kecocokannya?Rangkuman: Jam Latihan

10Kategori Encoding

Kategori sebagai AngkaOne-Hot EncodingMengelompokkan AngkaRangkuman: Daftar Mobil

2Distribusi

Histogram KepadatanBentuk DataKurva NormalAturan 68-95-99,7Skor-ZRekap: Daya Tahan Baterai

5Nilai Pencilan

Diagram KotakAturan IQRAturan Z-ScoreMenangani Nilai PencilanRangkuman: Gangguan Sensor

8Membandingkan Kelompok

Diagram Kotak per KelompokPerbedaan Rata-rataMungkinkah Ini Kebetulan?Nilai-pUji-tRangkuman: Uji A/B

11Menjelajahi Dataset

Melihat SekilasSemua Fitur SekaligusFitur Dibandingkan dengan LabelDua Fitur TerbaikRangkuman: Data Diabetes

3Probabilitas melalui Simulasi

Probabilitas sebagai FrekuensiHukum Bilangan BesarJumlah Mata DaduNilai HarapanProbabilitas BersyaratRangkuman: Peluang di Lapak Dadu

6Hubungan

Membaca Diagram PencarKorelasiMatriks KorelasiPeta Panas KorelasiKorelasi Bukan Sebab-AkibatRangkuman: Es Krim dan Matahari

9Skala Fitur

Mengapa Fitur Perlu DiskalakanSkala Min-MaksStandardisasiStandardScalerRekap: Rekan Mendaki

12Tantangan Akhir

Keterlambatan KeretaKualitas UdaraKimia AnggurSurvei Klinik

Latihan sendiri: Compiler Python online