Ngày 18 tháng 3 năm 2018
•
1 phút đọc
Phân phối nhị thức
Theo một tập hợp các yếu tố hoặc giả định nhất định, phân phối nhị thức thể hiện khả năng một biến sẽ có một trong hai kết quả hoặc giá trị độc lập. Ex: Nếu một thí nghiệm thành công hoặc thất bại. Nếu câu trả lời cho một câu hỏi là có đúng vậy, hay không, v.v. np.random.binomial [] được sử dụng để tạo dữ liệu nhị thức. n đề cập đến một số con đường mòn và thích xác suất của mỗi con đường. & NBSP;
Python3
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import8= scipy.stats as stats0
scipy.stats as stats1scipy.stats as stats7=scipy.stats as stats9scipy.stats as stats5
Phân phối nhị thức
import8= scipy.stats as stats0
scipy.stats as stats1scipy.stats as stats2==0scipy.stats as stats5
scipy.stats as stats1scipy.stats as stats7==5scipy.stats as stats5
scipy.stats as stats1import2=import4scipy.stats as stats5
scipy.stats as stats1import7=import9seaborn as sns0seaborn as sns1seaborn as sns2stats.norm[scale9seaborn as sns4seaborn as sns1import1seaborn as sns7
scipy.stats as stats1scipy.stats as stats7=scipy.stats as stats9scipy.stats as stats5
import7
Output:
Phân phối nhị thức
Theo một tập hợp các yếu tố hoặc giả định nhất định, phân phối nhị thức thể hiện khả năng một biến sẽ có một trong hai kết quả hoặc giá trị độc lập. Ex: Nếu một thí nghiệm thành công hoặc thất bại. Nếu câu trả lời cho một câu hỏi là có đúng vậy, hay không, v.v. np.random.binomial [] được sử dụng để tạo dữ liệu nhị thức. n đề cập đến một số con đường mòn và thích xác suất của mỗi con đường. & NBSP;
Python3
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import8= scipy.stats as stats0
scipy.stats as stats1scipy.stats as stats7=scipy.stats as stats9scipy.stats as stats5
Phân phối nhị thức
scipy.stats as stats1scipy.stats as stats7==5scipy.stats as stats5
scipy.stats as stats1import2=import40import7
seaborn as sns8seaborn as sns9import0=import46import3=import5import7
import7
Output: