人工知能数学12週目
6748 ワード
人工知能数学:統計学
ジョブ12(ハードウェア12) Python 3コードを作成し、次の操作を行います. は平均5人(λ=1/5\lambda=1/5λ=1/5)指数分布(Exponential Distribution)から7個の乱数を生成して平均値を算出し、このプロセスを実行して20000回算出した20000個の平均値に対して[0,15][0,15]区間全体を0.2単位に分割してヒストグラムを描画する.
ジョブ12(ハードウェア12)
import numpy as np
import matplotlib as plt
n=7
xbars =[np.mean (np.random.exponential (scale=5,size=n)) for i in range(20000)]
print("mean %f, var %f" %( np.mean (xbars),np.var(xbars)))
h= plt.pyplot.hist(xbars, range=(0,15), bins=75)
#mean 4.993251, var 3.487749import numpy as np
import matplotlib as plt
trial, lam, n = 20000, 1/5, 7
s, e = 0, 15
bins = int((e-s)/0.2)
l = [np.mean(np.random.exponential(scale=1/lam, size=n)) for i in range(trial)]
plt.pyplot.hist(x=l, bins=bins, range=(s, e))
#(array([ 0., 0., 0., 1., 12., 22., 52., 77., 135., 214., 248.,
# 354., 407., 563., 643., 649., 729., 783., 843., 903., 923., 899.,
# 894., 874., 824., 834., 799., 749., 729., 652., 577., 490., 457.,
# 426., 422., 374., 295., 299., 230., 213., 183., 169., 164., 130.,
# 103., 101., 79., 70., 58., 48., 37., 45., 40., 37., 23.,
# 16., 22., 13., 12., 7., 11., 5., 6., 6., 3., 1.,
# 5., 3., 2., 2., 0., 0., 0., 1., 0.]),
# array([ 0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1. , 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2. ,
# 2.2, 2.4, 2.6, 2.8, 3. , 3.2, 3.4, 3.6, 3.8, 4. , 4.2,
# 4.4, 4.6, 4.8, 5. , 5.2, 5.4, 5.6, 5.8, 6. , 6.2, 6.4,
# 6.6, 6.8, 7. , 7.2, 7.4, 7.6, 7.8, 8. , 8.2, 8.4, 8.6,
# 8.8, 9. , 9.2, 9.4, 9.6, 9.8, 10. , 10.2, 10.4, 10.6, 10.8,
# 11. , 11.2, 11.4, 11.6, 11.8, 12. , 12.2, 12.4, 12.6, 12.8, 13. ,
# 13.2, 13.4, 13.6, 13.8, 14. , 14.2, 14.4, 14.6, 14.8, 15. ]),Reference
この問題について(人工知能数学12週目), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@wijihoon123/인공지능수학-12주차テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
Collection and Share based on the CC Protocol