- 一様分布 (Uniform Distribution) 一様分布は、ある範囲内の値が等しい確率で現れる分布です。以下は、0から1までの範囲で一様に分布するデータを生成するPythonのコード例です。
import numpy as np
data = np.random.uniform(0, 1, 1000)- 正規分布 (Normal Distribution) 正規分布は、平均値と標準偏差によって特徴付けられる分布であり、多くの自然現象や統計データに適用されます。以下は、平均値0と標準偏差1の正規分布に従うデータを生成するPythonのコード例です。
data = np.random.normal(0, 1, 1000)- ポアソン分布 (Poisson Distribution) ポアソン分布は、稀なイベントの発生回数をモデル化するために使用されます。以下は、平均値2のポアソン分布に従うデータを生成するPythonのコード例です。
data = np.random.poisson(2, 1000)これらは、確率分布の一部の例です。他にも多くの種類の確率分布があります。データの分析においては、データがどの分布に従うかを理解することが重要です。以下に、生成されたデータのヒストグラムを作成するPythonのコード例を示します。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data, bins=30)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()このコードを実行することで、データの分布を視覚化することができます。
以上が、確率分布の基礎と応用についての紹介と、データの分析方法の一部です。さらに詳細な解析手法や他の確率分布については、統計学やデータサイエンスの教材や書籍を参考にすることをおすすめします。