ベルヌーイ分布で遊ぶ

ベルヌーイ分布

各試行がベルヌーイ分布に従う実験を一様乱数を用いてシミュレーションしてみる。リスト１がプログラム例である。

リスト１　ベルヌーイ分布に従う試行のシミュレーション

import scipy.stats as ss

p = float(input('p = '))

for i in range(1000):

v = ss.uniform.rvs(0,1) # uniform.rvs(a,b): Uniformly on [a,a+b]

if v < p:

print('1', end = '')

else:

print('0', end = '')

一様乱数のクラス型scipy.stats.uniformのメソッドrvsを用いている。

リスト１のスクリプトを実行するとpの値の入力が求められる。

ｐの値を設定すると、ベルヌーイ分布に従う試行が1000試行実行される（図１）。

図１

一様分布を用いた例をリスト２に示す。

リスト２　一様分布

import scipy.stats as ss

import matplotlib.pyplot as plt

a = float(input('a = '))

b = float(input('b = '))

samples = ss.uniform.rvs(a, b, size = 10000)

plt.hist(samples)

plt.title(f'a = {a}, b = {b}')

plt.show()

クラス型uniformのメソッドrvsを

ss.uniform.rvs(a, b, size = 10000)

と呼び出すと、区間上で一様分布する乱数がsize = 10000個呼び出される。

リスト２のスクリプトを実行すると、まず、aとbの値の入力が求められる。

a = 1

b = 2

bの値の設定後、グラフが表示される（図２）。

図２

参考文献