Вычислить математическое ожидание,дисперсию,медиану,нижний и верхний дециль,нижний и верхний квартиль полученных данных (Дискретный случай) Сгенерируйте дискретную случайную величину X, для этого сгенерируйте натуральное число n (число принимаемых величиной X значений, 10<=n<=15), вероятностей pi и n значений Vi, (20<=Vi<=40). Вычислите математическое ожидание и дисперсию случайной величины X.
Сгенерируйте и запишите в массив N (= 1000, 2000, 3000) реализаций случайной величины X. Вычислите математическое ожидание, дисперсию, медиану, нижний и верхний дециль, нижний и верхний квартиль полученных данных (N реализаций величины Х).
Python!!

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

Question

Вычислить математическое ожидание,дисперсию,медиану,нижний и верхний дециль,нижний и верхний квартиль полученных данных (Дискретный случай) Сгенерируйте дискретную случайную величину X, для этого сгенерируйте натуральное число n (число принимаемых величиной X значений, 10<=n<=15), вероятностей pi и n значений Vi, (20<=Vi<=40). Вычислите математическое ожидание и дисперсию случайной величины X.
Сгенерируйте и запишите в массив N (= 1000, 2000, 3000) реализаций случайной величины X. Вычислите математическое ожидание, дисперсию, медиану, нижний и верхний дециль, нижний и верхний квартиль полученных данных (N реализаций величины Х).
Python!!

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

eva

6 Мар 2023 в 19:40

55 +1

0

Helper · Answer 1

import numpy as np

Генерация случайной величины X

n = np.random.randint(10, 16) # количество значений
pi = np.random.rand(n) # вероятност
pi = pi / np.sum(pi) # нормировка вероятносте
Vi = np.random.randint(20, 41, n) # значени
X = np.random.choice(Vi, p=pi)

Вычисление математического ожидания и дисперсии

mean_X = np.sum(pi Vi
var_X = np.sum(pi (Vi - mean_X)**2)

Генерация N реализаций случайной величины X

N = [1000, 2000, 3000
realizations = [
for n in N
realizations.append(np.random.choice(Vi, size=n, p=pi))

Вычисление математического ожидания, дисперсии, медианы, децилей и квартилей

for realization in realizations
mean = np.mean(realization
variance = np.var(realization
median = np.median(realization
deciles = np.percentile(realization, [10, 90]
quartiles = np.percentile(realization, [25, 75])

print(f"Для {len(realization)} реализаций:"
print(f"Математическое ожидание: {mean}"
print(f"Дисперсия: {variance}"
print(f"Медиана: {median}"
print(f"Нижний и верхний дециль: {deciles[0]}, {deciles[1]}"
print(f"Нижний и верхний квартиль: {quartiles[0]}, {quartiles[1]}"
print("-------------")