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표본의 평균과 분산 계산하기

이제 binom 객체로 동전 던지기를 다루는 방법과 평균과 분산을 계산하는 방법에 익숙해졌으니, 더 많은 동전 던지기를 시뮬레이션해 보고 표본 평균과 표본 분산을 계산해 보겠습니다. 이를 이론적 평균과 분산과 비교해 보면, 시뮬레이션한 데이터가 원하는 분포를 따르는지 확인할 수 있어요.

scipy.stats에서 binom 객체와 describe() 메서드를 미리 불러왔고, sample 변수의 평균을 저장할 빈 리스트 averages와 sample 변수의 분산을 저장할 변수 variances도 만들어 두었습니다.

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Python으로 배우는 확률 기초

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for i in range(0, 1500):
    # 10 trials of 10 coin flips with 25% probability of heads
    sample = ____.rvs(____, ____, size=____)
    # Mean and variance of the values in the sample variable
    averages.append(describe(sample).mean)
    variances.append(describe(sample).variance)
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