주사위 굴리기 표본 만들기
numpy 패키지를 사용해 시뮬레이션을 만들어 보겠습니다. 슬라이드와 같은 상황에서, 1부터 6까지 숫자가 적힌 표준 주사위를 randint() 함수로 굴리는 것을 시뮬레이션합니다. 이 함수를 처음 본다면 문서를 먼저 살펴보세요.
작은 표본에서 시작해 더 큰 표본으로 확장하면서, 결과 평균을 확인하고 그 배경에 있는 정리에 대해 결론을 내려 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 통계 면접 문제 연습하기
연습 안내
randint()함수를 사용해 주사위를 10번 굴린 표본을 생성하고,small변수에 할당하세요.- 표본의 평균을
small_mean에 할당하고 결과를 출력하세요. 실제 평균과 얼마나 가까운지 확인해 보세요. - 같은 방식으로, 주사위를 1000번 굴린 더 큰 표본을 만들고 리스트를
large변수에 할당하세요. - 더 큰 표본의 평균을
large_mean에 할당하고 평균을 출력하세요. 여기서 작동하는 정리는 무엇인가요?
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
from numpy.random import randint
# Create a sample of 10 die rolls
small = randint(____, ____, ____)
# Calculate and print the mean of the sample
small_mean = ____
print(____)
# Create a sample of 1000 die rolls
large = randint(____, ____, ____)
# Calculate and print the mean of the large sample
large_mean = ____
print(____)