파이썬 이항분포

파이썬을 이용하여 이항분포를 표현할 수 있습니다. 

 

numpy나 scipy 라이브러리를 사용해서 이항분포를 나타낼 수 있는데 Colab에서도 운영할 수 있습니다. 

numpy에서 binomial 함수를 이용하여 n, p의 조건값과 그 결과를 나타낼 수 있습니다. 

 

import numpy as np

n=30

p=0.5

np.random.binomial(n,p,size=10)

 

 

중심극한의 정리를 이용하여 이항분포를 평균은 np, 분산은 np(1-p) 로 정규분포와 같은 모양으로 표현할 수 있습니다. 

 

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

n = 200 

p = 0.5 

size = 500 

binom_sample = np.random.binomial(n, p, size)

normal_sample = n * p + np.sqrt(n * p * (1-p)) * np.random.randn(size) 

plt.hist(binom_sample, color = 'blue', alpha = 0.3, bins = 25, label = 'binomial')

plt.hist(normal_sample, color = 'red', alpha = 0.4, bins = 25, label = 'normal')

plt.legend()

plt.show()

 

 

사이즈를 늘르면 샘플의 갯수가 늘어나기에 좀더 중심극한의 정리에 수렴합니다. 

데이터의 갯수가 많으면 이항분포도 정규분포로 표현가능합니다. 

 

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

n = 200 

p = 0.5 

size = 10000 

binom_sample = np.random.binomial(n, p, size)

normal_sample = n * p + np.sqrt(n * p * (1-p)) * np.random.randn(size) 

plt.hist(binom_sample, color = 'blue', alpha = 0.3, bins = 25, label = 'binomial')

plt.hist(normal_sample, color = 'red', alpha = 0.4, bins = 25, label = 'normal')

plt.legend()

plt.show()

 

레퍼런스: https://jimmy-ai.tistory.com/157

[Numpy] 파이썬 이항분포 표본 추출, 정규분포 근사 시각화 예제

 

 

 

https://datascienceschool.net/

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