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연습 문제

포아송 확률변수

numpy.random 모듈에는 이산과 연속 확률변수 모두에 대해 유용한 확률분포 함수가 다수 포함되어 있습니다. 이 연습 문제에서는 확률분포에서 샘플을 추출하는 방법을 배웁니다.

특히, 사건이 발생하는 평균 빈도를 모형화할 때 주로 사용하는 아주 중요한 이산 확률분포인 포아송 분포에서 샘플을 뽑아 보겠습니다.

이 연습을 마치면 numpy.random에서 제공하는 어떤 확률분포에도 같은 절차를 적용할 수 있어요. 또한, 분포에서 더 많은 샘플을 뽑을수록 표본평균이 어떻게 변하는지도 살펴봅니다.

지침

100 XP
  • np.random.poisson()을 사용해 포아송 분포에서 lam(람다)와 size_1을 이용해 샘플을 추출하세요.
  • 위 과정을 반복하되, 이번에는 size_2를 사용하세요.
  • 위에서 얻은 각 샘플에 대해, np.mean()과 abs()를 사용하여 그 평균과 람다의 절댓값 차이를 계산하세요.