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Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

이항분포

이산 분포, 두 값 중 하나만 가짐:
- 성공 (1)
- 실패 (0)
매개변수 1개: 성공 확률
과제: 성공/실패 표본으로 성공 확률을 추정

파이썬에서의 이항분포

100회 시행에서의 성공 횟수:

import numpy as np
np.random.binomial(100, 0.5)

np.random.binomial(100, 0.5)

이항분포에서 표본 추출:

import numpy as np
np.random.binomial(1, 0.5, size=5)

array([1, 0, 0, 1, 1])

앞면 확률

get_heads_prob() - 사용자 정의 함수
입력: 동전 던지기 리스트
출력: 성공 확률 분포(리스트)

import numpy as np
tosses = np.random.binomial(1, 0.5, size=1000)
print(tosses)

[1 0 0 0 1 1 0 1 1 ... ]

앞면 확률

heads_prob = get_heads_prob(tosses)
print(heads_prob)

[0.47815295 0.51679212 0.51684779 ... ]

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.kdeplot(heads_prob, 
            shade=True, 
            label="heads probabilty")
plt.show()

X축 값 0.51 부근에서 정대칭 종 모양으로 최고점을 갖는 곡선.

동전을 던져 봅시다!

Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석