이산 확률변수 생성

Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션

Izzy Weber

Curriculum Manager, DataCamp

필수 임포트

import scipy.stats as st

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

이산 균등분포

이론적 확률질량함수(PMF): 이산 균등분포의 이론적 확률질량함수

이산 균등분포에서의 표본추출

low = 3 
high = 21
samples = st.randint.rvs(low, high, size=1000)
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict, bins=6, binwidth=0.3)

이산 균등분포 표본 결과 그래프

기하분포

성공확률 $p$가 주어졌을 때, 1회 성공까지 필요한 시행 횟수 $X$의 분포.

확률질량함수, p = 0.5 p = 0.5인 기하분포의 이론적 확률질량함수

기하분포

확률질량함수, p = 0.3 p = 0.3인 기하분포의 이론적 확률질량함수

기하분포에서의 표본추출

p = 0.2
samples = st.geom.rvs(p, size=1000)
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict)

기하분포 표본 결과 그래프

더 많은 이산 확률분포

포아송 (scipy.stats.poisson)
- 일정한 시간·공간 간격에서 사건 수의 확률을 나타냅니다.
이항 (scipy.stats.binom)
- 독립 시행 $n$회에서 성공 횟수의 확률을 나타냅니다.
더 있습니다!

¹ https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html#discrete-distributions

연습해 봅시다!

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