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サンプルコード追加
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現状の結果のどの部分に問題を感じているのか不明なのですが、現状の分布でシミュレートすると、99.9パーセンタイル値が `539000` あたりに、99.95パーセンタイル値でさえも `553000` あたりとなるので、たかだか 10000個のサンプルで最大値が `577256` となるのは妥当なのではないでしょうか。
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現状の結果のどの部分に問題を感じているのか不明なのですが、現状の分布でシミュレートすると、99.9パーセンタイル値が `539000` あたりに、99.95パーセンタイル値でさえも `553000` あたりとなるので、たかだか 10000個のサンプルで最大値が `577256` となるのは妥当なのではないでしょうか。
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【コメントを受けてソースコードの変更】
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```Pyhon
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# Monte Carlo
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import pandas as pd
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import numpy as np
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from scipy import stats
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import matplotlib.pyplot as plt
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import seaborn as sns
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import statistics
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sns.set_style('darkgrid')
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# Properties
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trials = 10000000
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A = np.random.uniform(0.1, 0.3, trials)
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B = np.random.uniform(500, 700, trials)
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C = np.random.triangular(10, 20, 30, trials) # 三角分布
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D = 100
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x = A * B * C * D
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x = x.astype(int)
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fig, ax = plt.subplots()
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ax.hist(x, bins=18, density=False, rwidth=0.6, Color="steelblue")
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ax.set_title('Test')
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ax.set_xlabel('x')
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ax.set_ylabel('Frequency')
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# plt.show()
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mean = np.mean(x)
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std = np.std(x)
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mode, _ = stats.mode(x)
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p0,p10,p50,p90,p100 = np.percentile(x, q=[0,10,50,90,100])
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print(f'P90: {p90:.0f}')
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print(f'P50: {p50:.0f}')
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print(f'P10: {p10:.0f}')
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print(f'Mean: {mean:.0f}')
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print(f'Stdv: {std:.0f}')
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print(f'Mode: {mode[0]:.0f}')
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# 基本統計量だけならば下記のコードでも良い（MODEはないけど）
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print(pd.Series(x).describe())
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# scipy.stats を使って基本統計量を出した場合は歪度と尖度も出る
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print(stats.describe(x))
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