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연습 문제

ポアソン確率変数

numpy.random モジュールには、離散・連続の両方の確率変数に対して便利な確率分布が多数用意されています。この演習では、確率分布からサンプルを生成する方法を学びます。

とくに、イベントが発生する平均的な回数（率）をモデル化するのによく使われる、非常に重要な離散分布であるポアソン分布からサンプルを引きます。

この演習の手順は、numpy.random にある他のあらゆる確率分布にも応用できます。さらに、分布からより多くのサンプルを引くと標本平均がどのように変化するかも確認します。

지침

100 XP
  • np.random.poisson() を使って、lam（lambda）と size_1 を用い、ポアソン分布からサンプルを生成します。
  • 上記の手順を size_2 を使って繰り返します。
  • それぞれのサンプルについて、np.mean() と abs() を使って、平均と lambda の絶対差を計算します。