Podsumowanie: szanse na stoisku z kośćmi

Część sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 18 z 64.

Wyzwanie

Średni

Czas wycenić stoisko z kośćmi na szkolnym festynie. Każdy odwiedzający rzuca dwiema kośćmi: suma otwiera pudełko z nagrodami, a wyrzucenie dubletu (jednakowych wyników na obu kościach) daje dodatkowy los. tokens przechowuje liczbę żetonów w każdym pudełku:

Pudełka z nagrodami dla sum od 2 do 12 przedstawione jako rząd komórek: 12 żetonów dla 2 i 12, 3 dla 5 i 9, 5 dla 7 oraz 0 dla każdej innej sumy

Program początkowy zasymulował 2400 wizyt, zapisując wyniki w first i second; program odczytuje sumę docelową. Wypisz:

prawdopodobieństwo wyrzucenia dubletu,
prawdopodobieństwo wyrzucenia sumy równej sumie docelowej lub od niej większej,
to prawdopodobieństwo pod warunkiem wyrzucenia dubletu,
oczekiwaną liczbę żetonów na wizytę, używając udziału każdej sumy w symulacji jako jej prawdopodobieństwa.

Prawdopodobieństwa podaj z dokładnością do 3 miejsc po przecinku, a liczbę żetonów do 2 miejsc. Dla innej symulacji i sumy docelowej 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

Spróbuj swoich sił

import numpy as np
import pandas as pd

goal = int(input())

# Żetony w pudełku z nagrodami dla każdej sumy od 2 do 12, po kolei
tokens = np.array([12, 0, 0, 3, 0, 5, 0, 3, 0, 0, 12])

# Nie zmieniaj poniższych wierszy: 2400 symulowanych wizyt, w każdej rzut dwiema kostkami
rng = np.random.default_rng(18)
first = rng.integers(1, 7, size=2400)
second = rng.integers(1, 7, size=2400)

# Napisz swój kod poniżej

Wszystkie lekcje w sekcji Statystyka w uczeniu maszynowym

3Prawdopodobieństwo przez symulację

Prawdopodobieństwo jako częstość Prawo wielkich liczb Sumy oczek Wartość oczekiwana Prawdopodobieństwo warunkowePodsumowanie: szanse na stoisku z kośćmi

6Relacje

Odczytywanie wykresów punktowych Korelacja Macierz korelacji Mapy cieplne korelacji Korelacja nie oznacza przyczynowości Podsumowanie: lody i słońce

9Skalowanie cech

Dlaczego skalować cechy Skalowanie min–max Standaryzacja StandardScaler Podsumowanie: partnerzy we wspinaczce

12Wyzwania końcowe

Opóźnienia pociągów Jakość powietrza Chemia wina Ankieta w przychodni

Poćwicz samodzielnie: Kompilator Python online