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베타분포(Beta distribution) 베타분포는 두개의 양의 매개변수를 가지며 [0, 1] 구간에서 정의되는 연속확률 분포의 일종으로 비율, 확률, 백분율 등의 확률변수를 모델링하는데 사용되는 분포입니다. 베타분포의 PDF $$\begin{align}& f(x; \alpha,\; \beta)=\frac{1}{B(\alpha, \,\beta)}x^{\alpha-1}(1-x)^{\beta-1}\\&0\le x \le 1,\; \alpha, \beta \ge 0\\ & B(\alpha,\, \beta): \text{beta function}\end{align} $$ 베타함수는 확률밀도 함수의 전체 면적으로 1로 만들기 위한 정규화 상수입니다. numpy.random.beta(a, b, size=None) 함수로 베타분포를 따르는 표본을 추출할 수 있습니다. 이 표본을 시각화하기 위해 다음 UDF를 작성하여 사용합니다. import numpy as np from scipy.stats import skew np.random.seed(3) plt.figure(figsize=(5, 3)) arg=[(5,5), (5,2), (2,5)] for i in arg: beta_Shape(i[0], i[1], size=100000) sam=np.random.beta(i[0], i[1], size=100000) print(f'beta({i[0]},{i[1]} )의 중앙값:{np.median(sam).round(5)}, 평균:{np.mean(sam).round(5)}, 왜도:{skew(sam).round(5)}') plt.show() np.random.seed(3) plt.figure(figsize=(5, 3)) arg=[(5,5), (5,2), (2,5)] for i in arg: beta_Shape(i[0], i[1], size=100000) sam=np.random.beta(i[0], i[...