기하분포

Python으로 배우는 확률 기초

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

기하 모형화

농구 선수 자유투

기하분포 확률질량함수 그래프

득점 확률이 0.3인 농구 선수의 모형.

기하분포 확률질량함수 그래프

연어를 잡을 확률이 0.033인 회색곰도 모형화할 수 있습니다.

기하분포 확률질량함수 그래프

Python에서는 다음과 같이 작성합니다:

# geom 임포트
from scipy.stats import geom

# pmf로 확률질량 계산
geom.pmf(k=30, p=0.0333)


0.02455102908739612

p 모수는 성공 확률을 의미합니다.

기하분포 누적분포함수

# k=4의 cdf 계산
geom.cdf(k=4, p=0.3)

0.7598999999999999

기하분포 생존함수

$$ $$

# k=2의 sf 계산
geom.sf(k=2, p=0.3)

0.49000000000000005

기하분포 분위수 함수

$$ $$

# q=0.6의 ppf 계산
geom.ppf(q=0.6, p=0.3)

3.0

# poisson, matplotlib.pyplot, seaborn 임포트
from scipy.stats import geom
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# geom.rvs()로 표본 생성
sample = geom.rvs(p=0.3, size=10000, random_state=13)

# 표본 그리기
sns.distplot(sample, bins = np.linspace(0,20,21), kde=False)
plt.show()

기하분포 표본 히스토그램

Python으로 배우는 확률 기초