복습: 주사위 게임의 승산
Coddy Machine Learning 여정의 머신러닝을 위한 통계 섹션에 포함된 레슨. 64개 중 18번째.
챌린지
중급학교 축제의 주사위 판매대 가격을 정해 봅시다. 방문객은 주사위 두 개를 굴립니다. 합계에 따라 경품 상자가 열리고, 같은 눈(두 주사위의 눈이 같음)이 나오면 보너스 티켓을 받습니다. tokens에는 각 상자의 토큰 수가 들어 있습니다:
시작 코드에서는 방문 2400회의 결과를 first와 second에 시뮬레이션했으며, 프로그램은 목표 합계를 읽습니다. 다음을 출력하세요:
- 같은 눈이 나올 확률,
- 목표 이상이 나올 확률,
- 같은 눈이 나온 경우 목표 이상이 나올 확률,
- 각 합계가 시뮬레이션에서 차지하는 비율을 해당 합계의 확률로 사용한 방문 1회당 기대 토큰 수.
확률은 소수점 이하 3자리까지, 토큰 수는 소수점 이하 2자리까지 표시하세요. 다른 시뮬레이션과 목표 합계가 6인 경우:
Chance of doubles: 0.171
Chance of 6 or more: 0.705
Chance of 6 or more after doubles: 0.616
Expected tokens per visit: 2.16직접 해보기
import numpy as np
import pandas as pd
goal = int(input())
# 2부터 12까지의 각 합계에 해당하는 경품 상자의 토큰 수를 순서대로 나열
tokens = np.array([12, 0, 0, 3, 0, 5, 0, 3, 0, 0, 12])
# 아래 줄은 변경하지 마세요: 시뮬레이션된 방문 2400회, 각 방문마다 주사위 2개
rng = np.random.default_rng(18)
first = rng.integers(1, 7, size=2400)
second = rng.integers(1, 7, size=2400)
# 아래에 코드를 작성하세요
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