포아송 분포 생성 및 시각화
이전 연습 문제에서는 몇 가지 확률을 계산해 봤어요. 이제 그 분포를 직접 그려 보겠습니다.
어떤 고속도로의 특정 구간에서, 하루 평균 사고가 2건 발생한다고 합시다. 하루 사고 건수가 포아송 확률변수로 모형화된다고 가정하고, 그 분포를 시각화해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 확률 기초
연습 안내
scipy.stats에서poisson,matplotlib.pyplot은plt로,seaborn은sns로 임포트하세요.size=10000,mu=2로 포아송 분포 표본을 생성하세요.- 생성한 표본을 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import poisson, matplotlib.pyplot, and seaborn
from ____ import ____
import ____ as ____
import ____ as ____
# Create the sample
sample = poisson.___(mu=____, size=10000, random_state=13)
# Plot the sample
sns.distplot(____, kde=False)
plt.show()