Python에서 균일 분포를 사용하는 방법

균일 분포는 a 에서 b까지 의 구간 사이의 각 값이 선택될 확률이 동일한 확률 분포입니다.

a 에서 b 까지의 구간에서 x ₁ 과 x ₂ 사이의 값을 얻을 확률은 다음 공식을 사용하여 찾을 수 있습니다.

P(x ₁ 과 x ₂ 사이의 값을 구함) = (x ₂ – x ₁ ) / (b – a)

Python에서 균일 분포와 관련된 확률을 계산하려면 다음 기본 구문을 사용하는 scipy.stats.uniform() 함수를 사용할 수 있습니다.

scipy.stats.uniform(x, loc, 스케일)

금:

• x : 균등분포의 값
• loc : 가능한 최소값
• loc + scale : 가능한 최대값

다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

실시예 1

버스가 20분마다 버스 정류장에 온다고 가정해 보세요. 버스 정류장에 도착했다면 버스가 8분 이내에 도착할 확률은 얼마입니까?

Python에서 다음 코드를 사용하여 이 확률을 계산할 수 있습니다.

 from scipy. stats import uniform

#calculate uniform probability
uniform. cdf (x=8, loc=0, scale=20) - uniform. cdf (x=0, loc=0, scale=20)

0.4

버스가 8분 이내에 도착할 확률은 0.4 입니다.

실시예 2

특정 개구리 종의 무게는 15~25g으로 고르게 분포되어 있습니다. 개구리를 무작위로 선택하면 무게가 17~19g일 확률은 얼마입니까?

Python에서 다음 코드를 사용하여 이 확률을 계산할 수 있습니다.

 from scipy. stats import uniform

#calculate uniform probability
uniform. cdf (x=19, loc=15, scale=10) - uniform. cdf (x=17, loc=15, scale=10)

0.2

개구리의 무게가 17~19g일 확률은 0.2 입니다.

실시예 3

NBA 경기 시간은 120분에서 170분 사이로 균등하게 분배됩니다. 무작위로 선택한 NBA 게임이 150분 이상 지속될 확률은 얼마입니까?

Python에서 다음 코드를 사용하여 이 확률을 계산할 수 있습니다.

 from scipy. stats import uniform

#calculate uniform probability 
uniform. cdf (x=170, loc=120, scale=50) - uniform. cdf (x=150, loc=120, scale=50)

0.4

무작위로 선택한 NBA 게임이 150분 이상 지속될 확률은 0.4 입니다.

보너스: 균일 분포 계산기를 사용하여 각 예에 대한 답을 확인할 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 배포판을 사용하는 방법을 설명합니다.

Python에서 이항 분포를 사용하는 방법
Python에서 포아송 분포를 사용하는 방법
Python에서 t 분포를 사용하는 방법