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동전 던지기

영상에서 이항 분포의 성공 확률을 추정하는 커스텀 함수 get_heads_prob()를 보셨죠. 이번 연습에서는 이 함수를 직접 사용해, 동전 던지기 실험에서 얼마나 잘 작동하는지 확인해 보겠습니다.

주의하세요. 서로 다른 확률 분포가 두 가지 등장합니다! 하나는 동전 던지기를 모델링하는 이항 분포입니다. 이는 두 가지 가능한 값(앞면 또는 뒷면)을 가지며, 성공 확률(앞면이 나올 확률)로 매개변수화된 이산 분포예요. 이 매개변수에 대한 베이즈 추정치는 또 다른 연속 확률 분포입니다. 정확한 분포 형태는 모르지만, get_heads_prob()로 이를 추정하고 시각화할 수 있어요.

numpy와 seaborn은 각각 np, sns로 이미 임포트되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Bayesian 데이터 분석

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연습 안내

  • 앞면이 나올 확률이 50%인 동전 던지기 결과 1000개(0과 1)를 생성해 tosses 변수에 할당하세요.
  • tosses와 get_heads_prob() 함수를 사용해 앞면 확률을 추정하고, 결과를 heads_prob에 할당하세요.
  • 방금 추정한 앞면 확률 분포의 밀도 그래프를 그리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Generate 1000 coin tosses
tosses = ____(____, ____, ____)

# Estimate the heads probability
heads_prob = ____

# Plot the distribution of heads probability
____(____, shade=True, label="heads probabilty")
plt.show()
코드 편집 및 실행