이번에 알아볼 것은 매우 널리 쓰이는 유명한 확률 분포입니다. 이 확률 분포는 아주 기초적이기 때문에 다루는 방법도 여러 가지입니다. 동전 던지기로 돌아가 보겠습니다. 동전을 수없이 던져 앞이 나온 횟수를 셉니다. 동전을 던지는 횟수를 늘려 갈 때 다음 일이 벌어집니다.
In [5]:
import scipy.stats as ss b = ss.distributions.binom for flips in [5, 10, 20, 40, 80]: # 동전을 수없이 던지면 확률 .5를 가지는 이항 분포가 그려집니다 success = np.arange(flips) our_distribution = b.pmf(success, flips, .5) plt.hist(success, flips, weights=our_distribution) plt.xlim(0,55);
