시작하기무료로 시작하기

운전면허 시험

다음 연습 문제들을 통해 점차 복잡해지는 예시로 데이터 생성 과정(DGP)을 만드는 방법을 배워 볼 거예요.

이번 연습에서는 아주 간단한 DGP를 시뮬레이션해 봅니다. 내일 운전면허 시험을 본다고 가정해 볼게요. 연습과 수집한 데이터를 바탕으로, 맑을 때 시험에 합격할 확률은 90%이고 비가 올 때는 30%라는 것을 알고 있어요. 지역 기상대 예보에 따르면 내일 비가 올 확률은 40%입니다. 이 정보를 바탕으로, 내일 운전면허 시험에 합격할 전체 확률이 얼마인지 알고 싶습니다.

이 문제는 간단해서 해석적으로도 풀 수 있어요. 여기서는 간단한 DGP를 어떻게 모델링하고, 이를 시뮬레이션에 어떻게 활용하는지 배웁니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 하는 통계 시뮬레이션

강의 보기

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

sims, outcomes, p_rain, p_pass = 1000, [], 0.40, {'sun':0.9, 'rain':0.3}

def test_outcome(p_rain):  
    # Simulate whether it will rain or not
    weather = np.random.choice(['rain', 'sun'], p=[____])
    # Simulate and return whether you will pass or fail
    test_result = np.random.choice(['pass', 'fail'], p=[____])
    return test_result
코드 편집 및 실행