Frecuencia, Distribución,Resultados y Variables¶ Imitando el juego de dados

#comparar los resultados de diferentes números de ensayos

Podemos ver que con más intentos, el resultado se ve cada vez más estable, y esto es muy parecido a una distribución de probabilidad. Intente aumentar aún más el número de "pruebas" (pero Jupyter Notebook puede tardar un tiempo en generar el resultado)

X_distri = pd.DataFrame(index=[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) X_distri['Prob'] = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 2, 1] X_distri['Prob'] = X_distri['Prob']/36 X_distri

mean = pd.Series(X_distri.index * X_distri['Prob']).sum() var = pd.Series(((X_distri.index - mean)**2)*X_distri['Prob']).sum()

mean=6.999999999999998 var=5.833333333333333

ensayo = 20000 resultado = [die.sample(2, replace=True).sum().loc[0] for i in range(ensayo)]

#imprime la media y la varianza de los 20000 ensayos

resultado = pd.Series(resultado) print("la media es", resultado.mean(), "la varianza es", resultado.var())

la media es 6.9879 la varianza es 5.849246052304745