第1回/ハンズオンの履歴(No.2)

第1回ハンズオン†

Pythonには，SciPyという強力な数値解析ライブラリがある．その中のstatパッケージを使えば，様々な統計関数を簡単に利用できる
- 説明書：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html

確率分布を定義する

変数名 = stats.分布(パラメータ)

離散型確率分布
- ベルヌーイ分布： stats.bernoulli(p=確率)
- 二項分布： stats.binom(n=個数, p=確率)
- ポワソン分布： stats.poisson(mu=平均)
連続型確率分布
- 正規分布： stats.norm(loc=平均, scale=標準偏差)
- 指数分布： stats.expon(scale=1/ラムダの値)

確率分布から確率関数 f_X(x)=P(X=x)の値を求める

変数名.pmf(xの値)  #離散型の場合 probability mass function
変数名.pdf(xの値)  #連続型の場合 probability density function

確率分布から分布関数 F_X(x)=P(X<=x))を求める
```
変数名.cdf(xの値) #cumulative distribution function
```

確率分布から分布関数 F_X(x)=P(X>x))を求める

変数名.sf(xの値)  #survival function．1-変数名.cdf(x)に同じ

確率分布の下側パーセント点を求める

変数名.ppf(下側確率)  #percent point function

確率分布の上側パーセント点を求める

変数名.isf(上側確率)  #inverse survival function

神戸市における交通事故は1か月約350件と報告されている．この時，ポワソン分布を使って，以下の問いに答えなさい．なお，1日あたりの平均件数λ＝350/30としてよい．