정규분포
가장 널리 알려져 있고 유용한 분포인 정규분포(또는 Gaussian 분포)로 넘어가 보겠습니다. 슬라이드에서 종 모양 곡선과, 중심극한정리와 함께 정규분포가 가설 검정을 수행할 수 있게 해 준다는 점을 간단히 살펴봤어요.
이전 연습 문제들과 마찬가지로, 여기서도 먼저 데이터를 시뮬레이션하고 분포의 모양을 확인한 뒤, 조금 더 들어가서 특정 관측치가 발생할 확률을 구해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 통계 면접 문제 연습하기
연습 안내
rvs()함수를 사용해 size를 1000으로 설정하여 분포의 데이터를 생성하고,data변수에 저장하세요.matplotlib히스토그램을 표시하고 분포의 모양을 살펴보세요.- 표준화된 정규분포에서, 관측치가 2보다 클 확률은 얼마인가요?
- 우리 표본을 기준으로 할 때, 관측치가 2보다 클 확률은 얼마인가요?
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Generate normal data
from scipy.stats import norm
data = norm.rvs(size=____)
# Plot distribution
plt.hist(____)
plt.show()
# Compute and print true probability for greater than 2
true_prob = 1 - norm.cdf(____)
print(____)
# Compute and print sample probability for greater than 2
sample_prob = sum(obs > ____ for obs in data) / len(____)
print(____)