[Python] 샘플 갯수에 따른 Uniform distirbution

Uniform distribution을 갖는 랜덤변수의 샘플수에 따른 distribution을 그려본다. 샘플수는 (10, 100 , 1000, 10000)이며 비교를 위해서 subplot으로 그린다.

from scipy.stats import uniform
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(1,4, figsize=(18,5))
np.random.seed(12)

# 0~100의 uniform distribution을 갖는 카드를 뽑을 때의 probability distribution

cards_10 = uniform.rvs(0,100, size=10)
cards_100 = uniform.rvs(0,100, size=100)
cards_1000 = uniform.rvs(0,100, size=1000)
cards_10000 = uniform.rvs(0,100, size=10000)

ax[0].hist(cards_10)
ax[0].set_title("sample with 10 cards")

ax[1].hist(cards_100)
ax[1].set_title("sample with 100 cards")

ax[2].hist(cards_1000)
ax[2].set_title("sample with 1000 cards")

ax[3].hist(cards_10000)
ax[3].set_title("sample with 10000 cards")

fig.suptitle("prob. distribution with a # of samples")
plt.show()

샘플수가 늘어날 수록 모집단의 분포인 uniform distribution을 갖는 것을 알 수 있다.