Hypergeometric 분포의 확률밀도 함수 PMF는 다음과 같이 정의됩니다.
f(x; N, K, n) = (C(K, x) * C(N-K, n-x)) / C(N, n)
여기서, N은 총 항목의 수, K는 성공 항목의 수, n은 추출 항목의 수입니다.
stats_dens_pmf_hypergeometric 함수의 매개변수 'K'는 성공 항목의 수를 나타내고, 'M'은 총 항목의 수를 나타냅니다. 'n' 매개변수는 추출 항목의 수를 나타냅니다.
예를 들어, 총 100개의 항목 중 20개의 성공 항목이 있고, 5개의 항목을 추출하고 싶다면, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
import numpy as np
from scipy.stats import stats_dens_pmf_hypergeometric
N = 100 # 총 항목의 수
K = 20 # 성공 항목의 수
n = 5 # 추출 항목의 수
x = np.arange(0, n+1) # 추출 항목의 수를 나타내는 범위
pmf = stats_dens_pmf_hypergeometric(x, N, K, n) # 확률밀도 함수 PMF 계산
print(pmf) # 확률밀도 함수 PMF 출력
이러한 방법으로, stats_dens_pmf_hypergeometric 함수를 사용하여 Hypergeometric 분포의 확률밀도 함수 PMF를 계산할 수 있습니다.
2025-04-16 07:08