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  5. Python으로 하는 통계 시뮬레이션

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Exercise

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.

Instructions 1/2

undefined XP
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  • 함수 test_outcome()을 작성하세요.
    • 입력 인자 p_rain(비가 올 확률)에 따라 weather를 'rain' 또는 'sun'으로 설정하세요.
    • weather와 사전 p_pass를 사용해 test_result에 'pass'와 'fail'의 적절한 확률을 설정하세요.