Think Stats 第2版 ―プログラマのための統計入門

33

3

章

確率質量関数

†

3.1

 

Pmf

分布を表す別の方法として、確率質量関数（

probability mass function

、

PMF

）が

あります。これは各値にその確率を対応付けるものです。確率（

probability

）は、出

現度数を標本サイズ

n

の割合として表したものです。度数から確率を求めるには、

n

で割ればよいのです。これを正規化（

normalization

）と呼びます。

Hist

があれば、各値に確率を対応付けるディクショナリを作成できます。

n = hist.Total()

d = {}

for x, freq in hist.Items():

d[x] = freq / n

あるいは、

thinkstats2

が提供する

Pmf

クラスを使うこともできます。

Hist

同様、

Pmf

コンストラクタは、リスト、

pandas Series

、ディクショナリ、

Hist

、他の

Pmf

オブジェクトを取ることができます。単純なリストの例は次のようになります。

>>> import thinkstats2

>>> pmf = thinkstats2.Pmf([1, 2, 2, 3, 5])

>>> pmf

Pmf({1: 0.2, 2: 0.4, 3: 0.2, 5: 0.2})

Pmf

は正規化されているので、全体としての確率は

1

です。

†

本章のコードは、

probability.py

にある。コードのダウンロードや扱い方については、

viii

ページの「コー

ドを使う」を参照してほしい。

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3 章　確率質量関数

Pmf

オブジェクトと ...