Phân phối nhị thức trong python bằng cách sử dụng numpy
|
Mô hình phân phối nhị thức là một mô hình xác suất quan trọng được sử dụng rộng rãi khi có hai kết quả có thể xảy ra, ví dụ: đánh giá tích cực và đánh giá tiêu cực về xếp hạng sản phẩm, thành công và thất bại trong thử nghiệm. Trong blog này, chúng tôi sẽ so sánh phân phối Nhị thức bằng thư viện Python SciPy Statistical và mã hóa Python Statistics từ đầu Show Phân phối nhị thức là phân phối xác suất tóm tắt khả năng một biến sẽ nhận một trong hai giá trị độc lập theo một tập tham số nhất định. Phân phối có được bằng cách thực hiện một số thử nghiệm Bernoulli Một thử nghiệm Bernoulli được cho là đáp ứng từng tiêu chí này
Biến ngẫu nhiên nhị thức biểu thị số lần thành công (r) trong n phép thử độc lập liên tiếp của một phép thử Bernoulli Xác suất đạt được r thành công và n-r thất bại là Số cách chúng ta có thể đạt được r thành công là. Do đó, hàm khối lượng xác suất(pmf), là tổng xác suất đạt được r thành công và n-r thất bại là. Ví dụ minh họa việc phân phối. Hãy xem xét một thí nghiệm ngẫu nhiên về việc tung đồng xu bị thiên vị 6 lần trong đó xác suất để mặt ngửa là 0. 6. Nếu 'bắt đầu' được coi là 'thành công' thì bảng phân phối nhị thức sẽ chứa xác suất thành công r cho mỗi giá trị có thể có của r r0123456P(r) 0. 004096 0. 036864 0. 138240 0. 2764800. 311040 0. 1866240. 046656Phân phối này có giá trị trung bình bằng np và phương sai của np(1-p). Sử dụng Python để lấy bản phân phối.
các scipy. mô-đun thống kê chứa các chức năng khác nhau để tính toán và kiểm tra thống kê. Hàm stats() của scipy. số liệu thống kê. mô-đun binom có thể được sử dụng để tính toán phân phối nhị thức bằng cách sử dụng các giá trị của n và p
Nó trả về một bộ chứa giá trị trung bình và phương sai của phân phối theo thứ tự đó scipy. số liệu thống kê. nhị phân. Hàm pmf() được sử dụng để lấy hàm khối lượng xác suất cho một giá trị nhất định của r, n và p. Chúng ta có thể có được phân phối bằng cách chuyển tất cả các giá trị có thể có của r(0 đến n)
Tính bảng phân phối Cách tiếp cận
Mã số pip install matplotlib1 pip install matplotlib2 pip install matplotlib3 pip install matplotlib4 pip install matplotlib5 pip install matplotlib6 pip install matplotlib7____10 pip install matplotlib1 pip install matplotlib2 pip install matplotlib0 pip install matplotlib4 pip install matplotlib5 pip install matplotlib6 pip install matplotlib0 pip install matplotlib8 pip install matplotlib9 pip install matplotlib20 pip install matplotlib21 pip install matplotlib22 pip install matplotlib23 pip install matplotlib24 pip install matplotlib25 pip install matplotlib26 pip install matplotlib0 pip install matplotlib28 pip install matplotlib29 pip install matplotlib10 pip install matplotlib0 pip install matplotlib12 pip install matplotlib13 pip install matplotlib14 pip install matplotlib15 pip install matplotlib16 pip install matplotlib17 pip install matplotlib18 pip install matplotlib9____320 pip install matplotlib21 pip install matplotlib13 pip install matplotlib23 pip install matplotlib15 pip install matplotlib20 pip install matplotlib21 pip install matplotlib22 pip install matplotlib23 pip install matplotlib29 pip install matplotlib30 pip install matplotlib18 pip install matplotlib9 pip install matplotlib33 pip install matplotlib34 pip install matplotlib22 pip install matplotlib36 pip install matplotlib22 pip install matplotlib33 pip install matplotlib39 Phân phối nhị thức trong NumPy là gì?Phân phối nhị thức là Phân phối rời rạc . Nó mô tả kết quả của các kịch bản nhị phân, e. g. tung đồng xu, nó sẽ là mặt ngửa hoặc mặt sấp. Nó có ba tham số. n - số lần thử nghiệm. p - xác suất xuất hiện của mỗi phép thử (e. g. tung đồng xu 0. 5 mỗi cái).
Phương pháp NumPy nào được sử dụng để mô phỏng phân phối nhị thức?mô-đun nhị thức có thể được sử dụng để tính toán phân phối nhị thức bằng các giá trị của n và p. Nó trả về một bộ chứa giá trị trung bình và phương sai của phân phối theo thứ tự đó. scipy.
Phân phối NumPy là gì?NumPy hỗ trợ nhiều phân phối thống kê. Điều này có nghĩa là nó có thể tạo mẫu từ nhiều trường hợp sử dụng khác nhau . Ví dụ: NumPy có thể giúp dự đoán theo thống kê. Cơ hội lăn được số 7 (i. e, chiến thắng) trong trò chơi xúc xắc.
Binom PMF Python là gì?hàm pmf là một phần của thư viện SciPy của Python và được dùng để lập mô hình thử nghiệm xác suất với sự trợ giúp của phân phối nhị thức . |
