확률 분포의 분산을 계산하는 것은 통계적 분석에서 중요한 작업 중 하나입니다. 이를 위해 SymPy를 사용하여 간단하게 분산을 계산하는 방법을 알아보겠습니다.

SymPy란?

SymPy는 파이썬의 기호 계산 라이브러리로, 수학식을 표현, 조작 및 계산하는데 사용됩니다. SymPy는 심볼릭 계산을 지원하며, 미분, 적분, 방정식 풀이 등 다양한 수학적 작업에 사용할 수 있습니다.

확률 분포 분산 계산하기

확률 분포의 분산을 계산하기 위해서는 먼저 확률 분포를 정의해야 합니다. 이 예시에서는 정규분포를 사용하여 설명하겠습니다.

from sympy import symbols, stats, integrate

# 확률 변수 정의
x = symbols('x')

# 확률 분포 정의
mu = 0  # 평균
sigma = 1  # 표준 편차
normal_dist = stats.Normal('X', mu, sigma)

# 분산 계산
variance = integrate((x - normal_dist.mean())**2 * normal_dist.pdf(x), (x, -float('inf'), float('inf')))

variance

위의 코드를 실행하면, 주어진 평균과 표준 편차를 가지는 정규분포의 분산을 계산할 수 있습니다. 코드의 주석 부분에서 mu와 sigma 변수를 원하는 값으로 변경하여 원하는 확률 분포의 분산을 계산할 수 있습니다.

결론

SymPy를 사용하면 주어진 확률 분포의 분산을 간단하게 계산할 수 있습니다. SymPy의 다양한 기능을 활용하여 통계적 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

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