카테고리 분포(Categorical distribution) · 베르누이 분포의 확장판입니다. · 베르누이 분포는 0 이나 1(또는 -1 이나 1)이 나오는 확률변수의 분포로 동전을 던져서 나오는 경우 동전을 던져 나오는 결과를 묘사할 때 사용할 수 있습니다. · 동전이 아닌 주사위를 던져서 나오는 경우를 묘사할 때는 카테고리 분포를 사용할 수 있습니다. 카테고리 분포는 1부터 K까지의 K 개의 정수 값 중 하나가 나오는 확률변수의 분포입니다. 따라서 주사위를 던져 나오는 눈금의 수는 K=6 인 카테고리 분포가 됩니다. · 카테고리 분포를 가진 확률변수는 원래 카테고리인 스칼라 값을 출력하는 확률변수지만 1과 0으로만 이루어진 다차원 벡터로 변형하여 사용합니다. 이러한 인코딩 방식을 원-핫-인코딩(One..

binom 클래스 · {Scipy} 패키지의 stats 서브 패키지에 있습니다. · 이항 분포 확률변수를 구현하고 있는 클래스입니다. binom() 인자 설명 n 전체 시도 횟수 N p 베르누이 확률 분포의 기댓값 μ

이항 분포(二項; binomial distribution) · 이항 확률 분포 · n번의 독립적 시행에서 각 시행이 확률 p를 가질 때 시행을 몇 번 성공했는지를 표현하는 이산확률분포 이항 분포의 확률 함수는 아래와 같이 표현됩니다.

barplot() · 바 차트 · 카테고리 값에 따른 실수 값의 평균과 편차를 표시하는 기본적인 바 차트를 만들어줍니다. · 평균은 막대의 높이로, 편차는 에러바(error bar)로 표시합니다. 인자 설명 data 대상이 되는 데이터프레임을 지정합니다. x x 변수로 지정한 데이터프레임의 열 이름 문자열을 설정합니다. y y 변수로 지정할 데이터프레임의 열 이름 문자열을 설정합니다. hue · hue 인수에 카테고리 값을 가지는 변수의 이름을 지정하면 카테고리 값에 따라 다르게 시각화됩니다. · hue 값이 시각화되는 방법은 플롯의 종류에 따라 달라집니다. sns.barplot(x="표본값", y="비율", hue="유형", data=df) http://seaborn.pydata.org/generate..

확률분포 클래스 객체 생성 · SciPy.stats 서브패키지의 다양한 분포메소드를 제공합니다. · 확률분포는 확률분포 클래스 객체를 생성한 후에 해당 객체의 메서드를 호출해서 사용합니다. va = scipy.stats.확률객체생성함수() · 확률객체 생성 함수는 분포의 형상을 구체적으로 지정하는 모수(parameter)를 인자로 지정할 수 있습니다. · 대부분 loc, scale 모수는 공통적으로 가지며 각각의 확률분포마다 지정해 주어야 할 모수의 종류가 다르므로 자세한 설명은 SciPy 문서를 참조하시기 바랍니다.

stats 서브패키지 SciPy는 여러 개의 서브 패키지로 구성되어 있으며 stats 서브패키지는 확률분포 분석을 위한 다양한 기능을 제공합니다. stats 서브패키지 import