1. Lära sig
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석
Connected

exercise

확률분포

이전 연습 문제도 잘 해결하셨어요! 이제 베이지안 접근법이 무엇인지 대략 감이 오실 거예요. 다른 것들과 함께, 베이지안 관점에서는 통계 모형의 모수들이 확률분포로 표현되는 확률변수라는 점을 알게 되셨죠.

이번 연습에서는 확률분포를 시각화하고 해석하는 능력을 점검해 볼게요. 센티미터 단위의 식물 키 분포에서 추출한 긴 목록이 변수 draws에 담겨 있어요. seaborn과 matplotlib.pyplot은 각각 sns, plt로 이미 가져왔습니다. 이제 직접 데이터를 다뤄 볼 시간이에요!

Instruktioner 1 / 3

undefined XP
    1
    2
    3
  • draws 목록을 출력하세요.
  • draws의 길이를 출력하세요.