연속형 확률변수 생성

Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션

Izzy Weber

Curriculum Manager, DataCamp

정규분포

종 모양, 평균(loc) 중심; 표준편차(scale)가 폭을 결정

미국 성인 남성의 키는 정규분포를 따릅니다: 정규분포의 이론적 확률밀도함수

Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션

scale(표준편차) 변경

표준편차가 다른 정규분포의 이론적 확률밀도함수

Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션

loc(평균) 변경

평균이 다른 정규분포의 이론적 확률밀도함수

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scale과 loc 동시 변경

표준편차와 평균이 다른 정규분포의 이론적 확률밀도함수

Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션

정규분포에서의 샘플링

  • 미국 성인 남성의 키는 정규분포; 평균 = 177 cm; 표준편차 = 8 cm

  • 키가 190 cm 초과 또는 165 cm 미만일 비율은? 

heights = st.norm.rvs(loc=177, scale=8, size=10000)

qualified = (heights < 165) | (heights > 190)

print(np.sum(qualified) * 100/10000)

12.28
Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션

시뮬레이션 결과 그리기

heights_dict = {"heights":heights}
sns.histplot(x="heights", data=heights_dict)
plt.axvline(x=165, color="red")
plt.axvline(x=190, color="red")

정규분포에서 샘플링한 히스토그램

Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션

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1 https://docs.scipy.org/doc/scipy/tutorial/stats/continuous.html
Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션

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Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션

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