이항 분포에서 표본 추출하기
이전 섹션과 같이 대출 100건에서 예상되는 부도 건수에 대한 확률질량함수(PMF)를 계산하되, 모든 베르누이 시행을 시뮬레이션하는 대신 rng.binomial()을 사용해 표본을 추출하세요. 이는 앞선 연습 문제에서 직접 작성한 perform_bernoulli_trials() 함수로 수행한 계산과 동일하지만, 계산 효율이 훨씬 높습니다. 효율이 좋아진 만큼 이번에는 표본을 1000개가 아니라 10,000개 추출하겠습니다. 표본을 얻은 뒤에는 지난번처럼 CDF를 그리세요. 여기서 그리는 CDF는 이항 분포의 CDF입니다.
참고: 이번 연습 문제와 이후 문제에서는 매번 입력하지 않도록 난수 생성기가 미리 생성되고 시드가 설정되어 있습니다(rng = np.random.default_rng(42)).
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 Statistical Thinking (파트 1)
연습 안내
rng.binomial()을 사용해 이항 분포에서 표본을 추출하세요. 매개변수는n = 100,p = 0.05를 사용하고,size키워드 인수는10000으로 설정하세요.- 이전에 작성한
ecdf()함수를 사용해 CDF를 계산하세요. - 축 레이블과 함께 CDF를 그리세요. x축은 100건의 대출 중 부도 건수, y축은 CDF입니다.
- 그래프를 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Take 10,000 samples out of the binomial distribution: n_defaults
# Compute CDF: x, y
# Plot the CDF with axis labels
# Show the plot