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기하분포 표본 생성과 시각화

스포츠에서는 선수들이 자신이나 팀의 득점을 위해 여러 번 시도하는 일이 흔합니다. 각 시도는 득점 또는 득점 실패라는 두 가지 결과만 가질 수 있죠. 이러한 상황은 기하분포로 모형화할 수 있습니다. scipy.stats에서는 각 분포에 대해 rvs() 함수를 사용해 표본을 생성할 수 있습니다.

앞서 본 예시처럼, 자유투 성공 확률이 0.3인 농구 선수를 생각해 보세요. 표본을 생성하고 이를 시각화하세요.

numpy는 표준 별칭 np로 이미 임포트되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 확률 기초

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연습 안내

  • scipy.stats에서 geom, matplotlib.pyplot을 plt, seaborn을 sns로 임포트하세요.
  • 성공 확률이 0.3인 기하분포에서 size=10000으로 표본을 생성하세요.
  • 생성한 표본을 시각화하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import geom, matplotlib.pyplot, and seaborn
from ____
import ____
import ____

# Create the sample
sample = ____.____(p=____, size=10000, random_state=13)

# Plot the sample
sns.____(sample, bins = np.linspace(0,20,21), kde=False)
plt.show()
코드 편집 및 실행