Биномиальное распределение
Биномиальное распределение
Биномиальное распределение — это дискретное распределение .
Он описывает результат бинарных сценариев, например, подбрасывание монеты, выпадет либо орел, либо решка.
Он имеет три параметра:
n - количество испытаний.
p - вероятность появления каждого испытания (например, при подбрасывании монеты по 0,5).
size - Форма возвращаемого массива.
Дискретное распределение: распределение определяется для отдельного набора событий, например, результат подбрасывания монеты является дискретным, так как может быть только орел или решка, тогда как рост людей непрерывен, так как он может быть 170, 170,1, 170,11 и так далее.
Пример
Учитывая 10 попыток подбрасывания монеты, сгенерируйте 10 точек данных:
from numpy import random
x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
print(x)
Визуализация биномиального распределения
Пример
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()
Результат
Разница между нормальным и биномиальным распределением
Основное отличие состоит в том, что нормальное распределение является непрерывным, а биномиальное — дискретным, но при наличии достаточного количества точек данных оно будет очень похоже на нормальное распределение с определенным местоположением и масштабом.
Пример
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()
Результат
