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幾何分布の生成とプロット

スポーツでは、選手が自分やチームの得点を狙って複数回試行するのが一般的です。各試行の結果は得点するかしないかの2通りで、こうした状況は幾何分布でモデル化できます。scipy.stats では、各分布に対して rvs() 関数を使ってサンプルを生成できます。

前の例として、フリースローを成功確率 0.3 で決めるバスケットボール選手を考えます。サンプルを生成し、プロットしてください。

numpy は標準の別名 np でインポート済みです。

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 geom、matplotlib.pyplot を plt、seaborn を sns としてインポートします。
  • 成功確率 0.3 の幾何分布から、size=10000 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 geom, matplotlib.pyplot, and seaborn
from ____
import ____
import ____

# Create the sample
sample = ____.____(p=____, size=10000, random_state=13)

# Plot the sample
sns.____(sample, bins = np.linspace(0,20,21), kde=False)
plt.show()
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