SymPy를 활용하여 특정 통계 분포의 확률 질량 함수를 계산하는 방법

13 Nov 2023

확률 분포는 통계 분석에서 매우 중요한 개념입니다. 확률 질량 함수는 이산 확률 변수에 대한 확률을 계산하는 데 사용되며, 이를 계산하기 위해 SymPy 라이브러리를 활용할 수 있습니다.

SymPy는 파이썬의 기호 연산을 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. 이를 사용하여 통계 분포의 확률 질량 함수를 계산하는 것은 매우 간단합니다. 아래는 SymPy를 사용하여 이항 분포의 확률 질량 함수를 계산하는 예제입니다.

먼저, SymPy를 설치해야 합니다. 아래의 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:

pip install sympy

다음으로, 필요한 모듈을 가져와야 합니다:

from sympy import *
from sympy.stats import Binomial, density

이제 확률 질량 함수를 계산하기 위해 필요한 변수를 정의합니다. 아래의 예제는 성공 확률이 0.6인 10번의 시도에서 성공하는 확률을 계산합니다.

n, p = symbols('n p')
X = Binomial('X', n, p)
expr = density(X).dict[n, 10, p, 0.6]

위의 코드에서 density(X) 함수는 확률 변수 X의 확률 질량 함수를 반환합니다. dict 메서드를 사용하여 변수 n과 p에 대한 값을 설정하고, 원하는 확률을 계산합니다.

이제 계산한 확률 질량 함수의 값을 알 수 있습니다. 아래의 예제는 expr 값을 계산하여 출력합니다.

print(expr)

위의 예제에서 expr 값을 계산하고, 해당 값을 출력합니다. 이렇게 하면 이항 분포에서 10번의 시도에서 성공할 확률을 계산할 수 있습니다.

SymPy를 사용하여 확률 질량 함수를 계산하는 방법을 살펴 보았습니다. 이를 사용하면 다양한 통계 분포에서 원하는 확률을 계산할 수 있습니다. 추가적인 정보는 SymPy의 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

#Python #SymPy