introduction to basic statistics in python 9

Independence, 독립

🤔 Independence독립에 대해서 알아보고, 파이썬을 통해서 간단한 예제 문제를 풀도록 하겠습니다.파이썬 문제는 https://wikidocs.net/165636를 참고했습니다.  문제다음은 어떤 쇼핑몰에서 찾은 과일들의 가격입니다. 국산과 수입 사이의 가격 분포가 같은지 평균과 분산을 통해 확인하세요.베이스라인의 code here 을 채우세요.베이스라인import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdomestic_prices = [9800, 7490, 4480, 3750, 12900, 7480, 11900, 16500, 10620, 7900, 10900, 19500, 8900, 4800, 9900, 34900, 33000, 15000, 49000, 135..

Expectation, 기댓값

😏 Expectation기댓값에 대해서 알아보고, 파이썬을 통해서 간단한 예제 문제를 풀도록 하겠습니다.파이썬 문제는 https://wikidocs.net/165635를 참고했습니다.  문제이항 분포Binomial distribution들에 대해, 주어진 모수parameter를 가지고 모든 가능한 경우의 수의 확률을 구하고, 이를 토대로 평균mean과 분산variance이라는 기댓값을 구해보세요. 베이스라인의 code here 을 채우세요.베이스라인from scipy.stats import binomdef binom_exp(n, p): ''' 이항 분포에 대해, 주어진 모수를 가지고 모든 가능한 경우의 수의 확률을 구하고, 이를 토대로 평균과 분산이라는 기댓값을 구해보자 ''' ..

Negative binomial distribution, 음이항 분포

🤩 Negative Binomial Distribution음이항 분포에 대해서 알아보고, 파이썬을 통해서 간단한 예제 문제를 풀도록 하겠습니다.파이썬 문제는 https://wikidocs.net/165633를 참고했습니다.문제당신은 영업을 뛰고 있으며, 각 잠재 고객에게 영업이 성공할 확률은 동일하게 70%라고 가정합시다. 당신은 하루에 10건의 영업을 성공시키면 집에 갈 수 있습니다. 이때 영업 성공 횟수가 이항 분포를 따르는지 확인해보기 위한 시뮬레이션을 완성시키세요. 베이스라인의 code here 을 채우세요.베이스라인import numpy as npfrom tqdm import tqdmimport matplotlib.pyplot as pltfrom collections import Counter..

Approximation, 근사

🤩 Approximation근사에 대해서 알아보고, 파이썬을 통해서 간단한 예제 문제를 풀도록 하겠습니다.파이썬 문제는 https://wikidocs.net/165632를 참고했습니다문제포아송 분포와 정규 분포를 이용해 이항 분포를 근사Approximate해보세요.베이스라인의 code here 을 채우세요.베이스라인from scipy.stats import binom, poisson, normimport matplotlib.pyplot as pltdef poisson_binom_plot(n, p): lamb = # code here mu = # code here std = # code here x_min = int(-n*0.2) x_max = int(n*1.2) prob..

Standardization(표준화), Normalization(정규화)

🤩 Standardization & Normalization포준화와 정규화에 대해서 알아보고, 파이썬을 통해서 간단한 예제 문제를 풀도록 하겠습니다.파이썬 문제는 https://wikidocs.net/165631를 참고했습니다 문제iris 데이터 셋에서, sepal length를 표준화 및 정규화해보세요. 이전과 이후의 차이를 시각화하여 비교해보세요.베이스라인의 code here 을 채우세요.베이스라인from sklearn import datasetsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltiris = datasets.load_iris() # 데이터 꺼내기X = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris['feature_name..

Poisson Distribution, 포아송 분포

🤗 Poisson Distributuion포아송 분포에 대해서 알아보고, 파이썬을 통해서 간단한 예제 문제를 풀도록 하겠습니다.파이썬 문제는https://wikidocs.net/165588를 참고했습니다.  문제파이썬으로 포아송 분포Poisson distribution를 구현해보세요.베이스라인의 code here 을 채우세요.베이스라인from scipy.stats import poissonimport matplotlib.pyplot as pltdef pmf_poisson_graphing(lamb): ''' 주어진 lambda에 대한 확률값을 시각화한다. x의 범위는 [0, 3*lambda]이다. ''' xs = # code here ps = # code here f..

Binomial distribution, 이항 분포

🤗 Binomial Distributuion이항 분포에 대해서 알아보고, 파이썬을 통해서 간단한 예제 문제를 풀도록 하겠습니다.파이썬 문제는 https://wikidocs.net/165587를 참고했습니다.우선 먼저 문제를 보여드리도록 하겠습니다. 문제파이썬으로 이항 분포Binomial distribution를 구현해보세요.베이스라인의 code here 을 채우세요.베이스라인from scipy.stats import binom # scipy 패키지를 사용합니다. def pdf_binom(x, n, p): ''' 주어진 x, n, p 관한 이항 분포의 확률 값을 출력한다. ''' prob = # code here print(f"P(X={x}; n={n}, p={p}) = {pr..

Probability Distribution, 확률 분포

😁 Probability Distribution확률 분포에 대해서 알아보고, 파이썬을 통해서 간단한 예제 문제를 풀도록 하겠습니다.파이썬 문제는 https://wikidocs.net/165584를 참고했습니다. 확률 분포(Probability Distribution)확률 분포는 확률 변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수를 뜻하는데, 예를 들어서 주사위를 던졌을때 나오는 눈에 대한 확률 변수가 있을 때, 그 변수의 확률분포는 이산균등분포가 된다. 이때 이산균등분포는 확률 함수가 정의된 모든 곳에서 그값이 일정한 분포를 지니는 것을 말한다. 주사위가 6개의 값을 가지고 있고, 1,2,3,4,5,6의 값을 가지는 주사위라면, 던졌을 때 각각의 눈이 나올 확률은 1/6이 된다.  확률 분포는 확률 변..

Probability, 확률

😀 Probability- 통계에서 가장 근본이 되는 확률에 대해서 알아볼계획이고, 파이썬을 통해서 간단한 예제문제를 다뤄볼 생각입니다.문제공정한 동전을 던졌을 때, 앞(Head) 또는 뒤(Tail)가 나올 확률을 구하는 함수를 작성해보세요. 베이스라인의 code here 을 채우세요.베이스라인def pmf_coin(outcome): ''' 본 함수는 동전을 던졌을 때 나오는 결과(Head 혹은 Tail)를 입력값으로 받는다. 입력값 outcome이 Head와 Tail 둘 중 하나일 때는 0.5, 그 외에는 0이 확률이 된다. 확률 변수의 형식으로, 주어진 outcome에 대한 확률을 출력한다. ''' if outcome in # code here ''' ..