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それでは、いくつかサンプルを生成し、自分で期待値と分散を計算してみましょう。そのうえで、binom に用意されたメソッドを使って、サンプル値が理論値と一致しているか確かめます。

scipy.stats から binom オブジェクトと describe() メソッドはすでに読み込まれているので、すぐに計算できます。

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

  • 変数 sample のサンプル平均とサンプル分散を計算します。
  • n=10、p=0.3 を使って期待値を計算し、分散は mean と 1 - p を用いて計算します。
  • binom のメソッドを使い、p=0.3 のコインを10回投げたときの期待値と分散を求めます。

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。

sample = binom.rvs(n=10, p=0.3, size=2000)

# Calculate the sample mean and variance from the sample variable
sample_describe = describe(____)

# Calculate the sample mean using the values of n and p
mean = ____*____

# Calculate the sample variance using the value of 1-p
variance = mean*____

# Calculate the sample mean and variance for 10 coin flips with p=0.3
binom_stats = binom.stats(n=____, p=____)

print(sample_describe.mean, sample_describe.variance, mean, variance, binom_stats)
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