Hướng dẫn poisson.rvs python - con trăn poisson.rvs

Phân phối Poisson mô tả xác suất đạt được K thành công trong một khoảng thời gian nhất định.

Nội phân Chính showShow

• Cách tạo phân phối Poisson
• Cách tính xác suất bằng cách sử dụng phân phối Poisson
• Cách vẽ một bản phân phối Poisson
• Tài nguyên bổ sung
• Phân Phối Xáti Suất Python Là Gì?
• Lào thế nào để triển Khai phân phối xác suất python?
• Một. Phân Phối Chuẩn Trong Python & Nbsp;
• Phân ph
• Phân phối poisson bằng python
• Phân Phối Bernoulli Bằng Python
• Kết luận

Nội phân chính

• Cách tạo phân phối Poisson
• Cách tính xác suất bằng cách sử dụng phân phối Poisson
• Cách vẽ một bản phân phối Poisson
• Tài nguyên bổ sung
• Phân Phối Xáti Suất Python Là Gì?
• Lào thế nào để triển Khai phân phối xác suất python?
• Một. Phân Phối Chuẩn Trong Python & Nbsp;
• Phân ph
• Phân phối poisson bằng python
• Phân Phối Bernoulli Bằng Python
• Kết luận

Nội phân chính

• Cách tạo phân phối Poisson
• Cách tính xác suất bằng cách sử dụng phân phối Poisson
• Cách vẽ một bản phân phối Poisson
• Tài nguyên bổ sung

Phân Phối Xáti Suất Python Là Gì?

Lào thế nào để triển Khai phân phối xác suất python?

where:

• Một. Phân Phối Chuẩn Trong Python & Nbsp;mean number of successes that occur during a specific interval
• Phân phnumber of successes
• Phân phối poisson bằng pythona constant equal to approximately 2.71828

Phân Phối Bernoulli Bằng Python

Cách tạo phân phối Poisson

Kết luậnpoisson.rvs[mu, size] function to generate random values from a Poisson distribution with a specific mean value and sample size:

from scipy.stats import poisson

#generate random values from Poisson distribution with mean=3 and sample size=10
poisson.rvs[mu=3, size=10]

array[[2, 2, 2, 0, 7, 2, 1, 2, 5, 5]]

Cách tính xác suất bằng cách sử dụng phân phối Poisson

Nội phân chínhpoisson.pmf[k, mu] and poisson.cdf[k, mu] functions to calculate probabilities related to the Poisson distribution.

Nếu một biến ngẫu nhiên x tuân theo phân phối Poisson, thì xác suất & nbsp; x = k có thể được tìm thấy bằng công thức sau:

P [x = k] = & nbsp; λk & nbsp;* e triệt λ / k!

from scipy.stats import poisson

#calculate probability
poisson.pmf[k=5, mu=3]

0.100819

λ: & nbsp; số lượng thành công trung bình xảy ra trong một khoảng thời gian cụ thể0.100819.

k: & nbsp; số lượng thành công

E: & nbsp; hằng số bằng khoảng 2.71828

from scipy.stats import poisson

#calculate probability
poisson.cdf[k=4, mu=7]

0.172992

Hướng dẫn này giải thích cách sử dụng phân phối Poisson trong Python.0.172992.

Bạn có thể sử dụng hàm Poisson.rvs [MU, Kích thước] để tạo các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối Poisson với giá trị trung bình cụ thể và kích thước mẫu:

Bạn có thể sử dụng các hàm Poisson.pmf [K, Mu] và Poisson.cdf [K, Mu] để tính toán các xác suất liên quan đến phân phối Poisson.

from scipy.stats import poisson

#calculate probability
1-poisson.cdf[k=20, mu=15]

0.082971

Ví dụ 1: Xác suất bằng một số giá trị0.082971.

Cách vẽ một bản phân phối Poisson

Một cửa hàng bán trung bình 3 quả táo mỗi ngày. Xác suất họ sẽ bán 5 quả táo vào một ngày nhất định là gì? & NBSP;

from scipy.stats import poisson
import matplotlib.pyplot as plt

#generate Poisson distribution with sample size 10000
x = poisson.rvs[mu=3, size=10000]

#create plot of Poisson distribution
plt.hist[x, density=True, edgecolor='black']

Tài nguyên bổ sung

Phân Phối Xáti Suất Python Là Gì?
5 Real-Life Examples of the Poisson Distribution
Online Poisson Distribution Calculator

Sau khi nghiên cứu thống kê mô tả trong Python , bây giờ chúng ta sẽ khám phá 4 phân phối xác suất chính của Python: Phân phối bình thường, nhị thức, Poisson và Bernoulli trong Python. Hơn nữa, chúng ta sẽ học cách triển khai các phân phối xác suất Python này với Lập trình Python.

Nội dung chính

• Phân phối xác suất Python là gì?
• Làm thế nào để triển khai phân phối xác suất Python?
• Một. Phân phối Chuẩn trong Python 
• Phân phối nhị thức trong Python
• Phân phối Poisson bằng Python
• Phân phối Bernoulli bằng Python
• Kết luận

Do đó, chúng tôi đã nghiên cứu Phân phối xác suất Python và 4 loại của nó với một ví dụ. Ngoài ra, chúng tôi đã học cách triển khai các phân phối xác suất Python này. Hơn nữa, nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào, hãy hỏi trong phần bình luận.

Phân phối xác suất Python là gì?

Làm thế nào để triển khai phân phối xác suất Python?

Một. Phân phối Chuẩn trong Python 

Phân phối nhị thức trong Python

Làm thế nào để triển khai phân phối xác suất Python?

Một. Phân phối Chuẩn trong Python 

Một. Phân phối Chuẩn trong Python 

Phân phối nhị thức trong Python

import scipy.stats # thêm thư viện scipy.stats
import numpy as np # thêm thư viện numpy
import matplotlib.pyplot as plt # thêm thư viện matplotlib.pyplot
np.random.seed[1234] # random mẫu
samples=np.random.lognormal[mean=1.,sigma=.4,size=10000] # khai báo mẫu phân phối chuẩn
shape,loc,scale=scipy.stats.lognorm.fit[samples,floc=0] # khai báo 3 biến shape,loc,scale
num_bins=50
clr="#EFEFEF"
counts,edges,patches=plt.hist[samples,bins=num_bins,color=clr]
centers=0.5*[edges[:-1]+edges[1:]]
cdf=scipy.stats.lognorm.cdf[edges,shape,loc=loc,scale=scale]
prob=np.diff[cdf]
plt.plot[centers,samples.size*prob,'k-',linewidth=2] # vẽ phân phối chuẩn

Phân phối nhị thức trong Python

Phân phối nhị thức Python cho chúng ta biết xác suất tần suất thành công trong n thử nghiệm độc lập. Những thí nghiệm như vậy là câu hỏi có-không. Một ví dụ có thể là tung đồng xu.

import seaborn # thêm thư viện seaborn
from scipy.stats import binom #khai báo thư viện binom
data=binom.rvs[n=17,p=0.7,loc=0,size=1010] # tạo mẫu phân bố nhị thức
ax=seaborn.distplot[data,
                kde=True,
                color='pink',
                hist_kws={"linewidth": 22,'alpha':0.77}] # vẽ ra phân bố
ax.set[xlabel='Binomial',ylabel='Frequency']

Phân phối Poisson bằng Python

Phân phối Python Poisson cho chúng ta biết về khả năng xảy ra một số sự kiện nhất định trong một khoảng thời gian hoặc không gian cố định. Điều này giả định rằng những sự kiện này xảy ra với tốc độ không đổi và cũng không phụ thuộc vào sự kiện cuối cùng.

Xem thêm Phân phối Binomial và Poisson trong R

import numpy as np # thêm thư viện numpy
s=np.random.poisson[5, 10000] # tạo ngẫu nghiên phân phối poisson
import matplotlib.pyplot as plt # thêm thư viên với plt
plt.hist[s,16,normed=True,color='Green']

Phân phối Bernoulli bằng Python

Phân phối Python Bernoulli là một trường hợp của phân phối nhị thức trong đó chúng tôi tiến hành một thử nghiệm duy nhất. Đây là một phân phối xác suất rời rạc với xác suất p cho giá trị 1 và xác suất q = 1-p cho giá trị 0. p có thể là thành công, đúng, đúng hoặc một. Tương tự, q = 1-p có thể là fail, no, false hoặc zero.

s=np.random.binomial[10,0.5,1000] # tạo ngẫu nhiên mẫu binomial
plt.hist[s,16,normed=True,color='Brown']

Vì vậy, đây là tất cả về Phân phối xác suất Python. Hy vọng bạn thích giải thích của chúng tôi.

Kết luận

Do đó, chúng tôi đã nghiên cứu Phân phối xác suất Python và 4 loại của nó với một ví dụ. Ngoài ra, chúng tôi đã học cách triển khai các phân phối xác suất Python này. Hơn nữa, nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào, hãy hỏi trong phần bình luận.

Xem thêm Normal Distribution- Phân phối chuẩn trong R