Phân phối nhị thức
Phân phối nhị thức
Phân phối nhị thức là một phân phối rời rạc .
Nó mô tả kết quả của các kịch bản nhị phân, ví dụ như tung đồng xu, nó sẽ là đầu hoặc đuôi.
Nó có ba tham số:
n
- số lần thử.
p
- xác suất xảy ra của mỗi lần thử (ví dụ: tung đồng xu 0,5 lần).
size
- Hình dạng của mảng trả về.
Phân phối rời rạc: Phân phối được xác định theo tập hợp các sự kiện riêng biệt, ví dụ: kết quả của việc tung đồng xu là rời rạc vì nó có thể chỉ là đầu hoặc đuôi trong khi chiều cao của mọi người là liên tục vì nó có thể là 170, 170,1, 170,11, v.v.
Ví dụ
Đưa ra 10 lần thử tung đồng xu sẽ tạo ra 10 điểm dữ liệu:
from numpy import random
x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
print(x)
Hãy tự mình thử »Trực quan hóa phân phối nhị thức
Ví dụ
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.binomial(n=10, p=0.5, size=1000), hist=True, kde=False)
plt.show()
Kết quả
Hãy tự mình thử »Sự khác biệt giữa phân phối chuẩn và phân phối nhị thức
Sự khác biệt chính là phân phối chuẩn là liên tục trong khi phân phối nhị thức là rời rạc, nhưng nếu có đủ điểm dữ liệu thì nó sẽ khá giống với phân phối chuẩn với vị trí và tỷ lệ nhất định.
Ví dụ
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(loc=50, scale=5, size=1000), hist=False,
label='normal')
sns.distplot(random.binomial(n=100, p=0.5, size=1000), hist=False,
label='binomial')
plt.show()