불량률 확률 예측하기

가능한 결과가 정확히 두 가지뿐인 모든 상황은 이항 확률변수로 모형화할 수 있어요. 예를 들어, 누군가 제품을 좋아하는지 싫어하는지, 투표를 했는지 안 했는지 등을 이항변수로 표현할 수 있습니다.

이제 공급업체에서 받은 부품에 불량이 있는지 여부를 모형화해 보겠습니다. 한 공급업체로부터 받은 수천 개의 부품 중에서 무작위로 50개를 표본으로 추출합니다. 합의된 허용 불량률은 2%입니다.

scipy.stats에서 binom 객체를 가져옵니다.

다음을 기억하세요:

binom.pmf()는 n번의 동전 던지기에서 정확히 k번 앞면이 나올 확률을 계산합니다.
binom.cdf()는 n번의 동전 던지기에서 k번 이하로 앞면이 나올 확률을 계산합니다.
binom.sf()는 n번의 동전 던지기에서 k번보다 더 많이 앞면이 나올 확률을 계산합니다.

질문

확률을 계산하기 전에 간단한 질문에 먼저 답해 봅시다:

공정한 동전을 30번 던졌을 때, 앞면이 20번보다 많이 나올 확률은 얼마인가요?

가능한 답변

binom.pmf(k=20, n=30, p=0.5)

1 - binom.pmf(k=20, n=30, p=0.5)

binom.sf(k=20, n=30, p=0.5)

binom.cdf(k=20, n=30, p=0.5)