Phân phối Poisson mô tả xác suất đạt được K thành công trong một khoảng thời gian nhất định. Nội phân chính Nội phân chính
Nội phân chính
Nội phân chính
Phân Phối Xáti Suất Python Là Gì? Lào thế nào để triển Khai phân phối xác suất python? where:
Phân Phối Bernoulli Bằng Python Cách tạo phân phối PoissonKết 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 PoissonNếu 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:poisson.pmf(k, mu) and poisson.cdf(k, mu) functions to calculate probabilities related to the Poisson distribution. P (x = k) = & nbsp; λk & nbsp;* e triệt λ / k! λ: & nbsp; số lượng thành công trung bình xảy ra trong một khoảng thời gian cụ thể from scipy.stats import poisson #calculate probability poisson.pmf(k=5, mu=3) 0.100819 k: & nbsp; số lượng thành công0.100819. E: & nbsp; hằng số bằng khoảng 2.71828 Hướng dẫn này giải thích cách sử dụng phân phối Poisson trong Python. from scipy.stats import poisson #calculate probability poisson.cdf(k=4, mu=7) 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:0.172992. 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. Ví dụ 1: Xác suất bằng một số giá trị from scipy.stats import poisson #calculate probability 1-poisson.cdf(k=20, mu=15) 0.082971 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;0.082971. Cách vẽ một bản phân phối PoissonXác suất cửa hàng bán 5 quả táo trong một ngày nhất định là 0,100819. 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 sungVí dụ 2: Xác suất nhỏ hơn một số giá trị Một cửa hàng nhất định bán bảy bóng đá mỗi ngày. Xác suất mà cửa hàng này bán được bốn hoặc ít hơn trong một ngày là gì? Nội phân chính
Nội phân chính
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: Phân Phối Xáti Suất Python Là Gì?P (x = k) = & nbsp; λk & nbsp;* e triệt λ / k! λ: & nbsp; số lượng thành công trung bình xảy ra trong một khoảng thời gian cụ thể Xem thêm Địa chỉ nhị phân của bộ nhớ máy tính trong hệ điều hành Làm thế nào để triển khai phân phối xác suất Python?Hãy triển khai các loại Phân phối xác suất Python này, hãy xem chúng: Một. Phân phối Chuẩn trong PythonPhân phối chuẩn trong Python là một hàm phân phối các biến ngẫu nhiên trong một đồ thị có hình dạng như một cái chuông đối xứng. Nó làm như vậy bằng cách sắp xếp phân phối xác suất cho mỗi giá trị. Hãy sử dụng Python numpy cho việc này. 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 PythonPhân 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 PythonPhân 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 PythonPhân 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 luậnDo 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 |
