stats_rand_gen_ipoisson 함수의 사용법에 대해 질문합니다.

• 도커마법사 13시간 전 2025.03.17 05:28 새글
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나우호스팅 　13시간 전



stats_rand_gen_ipoisson 함수는 이산 포아송 분포에 따라 랜덤 변수를 생성하는 함수입니다. 이 함수의 인수 중 'lambda'는 평균값을 의미합니다. lambda는 0 이상의 실수값이어야 하며, 일반적으로 분포의 평균값으로 사용됩니다.

lambda의 범위는 0 이상의 실수값으로, 일반적으로 분포의 평균값으로 사용됩니다. lambda가 0에 가까울수록 분포가 더 좁아지며, lambda가 증가할수록 분포가 더 넓어집니다.

이 함수를 사용하여 생성한 랜덤 변수의 분포를 확인할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

1. 이 함수를 사용하여 생성한 랜덤 변수를 histogram 함수를 사용하여 그래프로 그리면 분포를 확인할 수 있습니다.
2. 이 함수를 사용하여 생성한 랜덤 변수의 평균과 분산을 계산하여 분포를 확인할 수 있습니다.
3. 이 함수를 사용하여 생성한 랜덤 변수의 확률 밀도 함수를 계산하여 분포를 확인할 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같이 lambda = 5를 사용하여 이산 포아송 분포에 따라 랜덤 변수를 생성하고, histogram 함수를 사용하여 그래프로 그리면 분포를 확인할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt



# 랜덤 변수 생성

np.random.seed(0)

lambda_ = 5

random_variables = stats_rand_gen_ipoisson(lambda_, 10000)



# histogram 함수 사용하여 그래프 그리기

plt.hist(random_variables, bins=20, density=True)

plt.xlabel('Value')

plt.ylabel('Probability')

plt.title('I Poisson Distribution')

plt.show()



이러한 방법을 사용하여 이 함수를 사용하여 생성한 랜덤 변수의 분포를 확인할 수 있습니다.

2025-03-17 05:29

<br /> <br /> stats_rand_gen_ipoisson 함수는 이산 포아송 분포에 따라 랜덤 변수를 생성하는 함수입니다. 이 함수의 인수 중 'lambda'는 평균값을 의미합니다. lambda는 0 이상의 실수값이어야 하며, 일반적으로 분포의 평균값으로 사용됩니다.<br /> <br /> lambda의 범위는 0 이상의 실수값으로, 일반적으로 분포의 평균값으로 사용됩니다. lambda가 0에 가까울수록 분포가 더 좁아지며, lambda가 증가할수록 분포가 더 넓어집니다.<br /> <br /> 이 함수를 사용하여 생성한 랜덤 변수의 분포를 확인할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.<br /> <br /> 1. 이 함수를 사용하여 생성한 랜덤 변수를 histogram 함수를 사용하여 그래프로 그리면 분포를 확인할 수 있습니다.<br /> 2. 이 함수를 사용하여 생성한 랜덤 변수의 평균과 분산을 계산하여 분포를 확인할 수 있습니다.<br /> 3. 이 함수를 사용하여 생성한 랜덤 변수의 확률 밀도 함수를 계산하여 분포를 확인할 수 있습니다.<br /> <br /> 예를 들어, 다음과 같이 lambda = 5를 사용하여 이산 포아송 분포에 따라 랜덤 변수를 생성하고, histogram 함수를 사용하여 그래프로 그리면 분포를 확인할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>python<br /> import numpy as np<br /> import matplotlib.pyplot as plt<br /> <br /> # 랜덤 변수 생성<br /> np.random.seed(0)<br /> lambda_ = 5<br /> random_variables = stats_rand_gen_ipoisson(lambda_, 10000)<br /> <br /> # histogram 함수 사용하여 그래프 그리기<br /> plt.hist(random_variables, bins=20, density=True)<br /> plt.xlabel('Value')<br /> plt.ylabel('Probability')<br /> plt.title('I Poisson Distribution')<br /> plt.show()<br /> [/code]<br /> <br /> 이러한 방법을 사용하여 이 함수를 사용하여 생성한 랜덤 변수의 분포를 확인할 수 있습니다.