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ポアソン分布の生成とプロット

前の演習では、いくつかの確率を計算しました。次はその分布をプロットしてみましょう。

ある高速道路のカーブでは、1日に平均2件の事故が起きるとします。1日の事故件数がポアソン確率変数でモデル化できると仮定して、その分布を描画します。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ確率の基礎

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演習の手順

  • scipy.stats から poisson、matplotlib.pyplot を plt として、seaborn を sns としてインポートします。
  • size=10000、mu=2 でポアソン分布のサンプルを生成します。
  • 生成したサンプルをプロットします。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Import poisson, matplotlib.pyplot, and seaborn
from ____ import ____
import ____ as ____ 
import ____ as ____

# Create the sample
sample = poisson.___(mu=____, size=10000, random_state=13)

# Plot the sample
sns.distplot(____, kde=False)
plt.show()
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