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기하분포에서 표본 추출하기

Eva는 앞면이 나올 확률이 20%에 불과한 한쪽으로 치우친 동전을 가지고 있어요. Eva는 동전을 던지면서 처음으로 앞면이 나올 때까지 걸린 던지기 횟수를 기록합니다.

기하분포는 앞면이 나올 때까지 필요한 던지기 횟수를 모델링하는 데 딱 맞으며, 성공 확률 p는 매번 앞면이 나올 확률로 정의합니다.

여러분의 과제는 기하분포를 사용해 Eva의 동전 던지기를 시뮬레이션하여 앞면이 10,000번 나올 때까지 반복하고, 매번 앞면이 나올 때까지 걸린 횟수를 기록하는 것입니다. 그런 다음, 그 결과를 시각화해 보세요!

다음 모듈이 미리 임포트되어 있습니다: seaborn은 sns, pandas는 pd, SciPy의 stats 모듈은 st, 그리고 matplotlib.pyplot은 plt.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션

강의 보기

연습 안내

  • 성공(앞면)이 될 확률에 해당하는 p를 알맞게 설정하세요.
  • 성공 확률로 p를 사용하여 기하분포 st.geom에서 10,000번 표본을 추출하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Set p to the appropriate probability of success
p = ____

# Sample from the geometric distribution 10,000 times
samples = ____
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict)  
plt.show()
코드 편집 및 실행