Hướng dẫn python conditional probability numpy - xác suất có điều kiện python numpy
|
Xem thảo luận Nội phân chính Nội phân chính
Nội phân chính
Cải thiện bài viết Lưu bài viết Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Đọcprobability Distribution represents the predicted outcomes of various values for a given data. Probability distributions occur in a variety of forms and sizes, each with its own set of characteristics such as mean, median, mode, skewness, standard deviation, kurtosis, etc. Probability distributions are of various types let’s demonstrate how to find them in this article. Phân phối bình thườngBàn luận Python3Phân phối xác suất thể hiện kết quả dự đoán của các giá trị khác nhau cho một dữ liệu nhất định. Phân phối xác suất xảy ra dưới nhiều hình thức và kích cỡ khác nhau, mỗi loại có bộ đặc điểm riêng như trung bình, trung bình, chế độ, độ lệch, độ lệch chuẩn, kurtosis, v.v ... Phân phối xác suất thuộc nhiều loại khác nhau, hãy trình bày cách tìm chúng trong bài viết này . Phân phối bình thường là một phân phối xác suất đối xứng tập trung vào giá trị trung bình, chỉ ra rằng dữ liệu xung quanh giá trị trung bình xảy ra thường xuyên hơn dữ liệu xa nó. Phân phối bình thường cũng được gọi là phân phối Gaussian. Đường cong phân phối bình thường giống như một đường cong chuông. Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tạo dữ liệu được phân phối bình thường bằng cách sử dụng chỉ số hàm.Norm () tạo dữ liệu ngẫu nhiên liên tục. Thang đo tham số đề cập đến độ lệch chuẩn và LỘC đề cập đến trung bình. plt.distplot () được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu. KDE đề cập đến ước tính mật độ kernel, các tham số khác là để tùy chỉnh lô. Một đường cong hình chuông có thể được nhìn thấy khi chúng ta hình dung cốt truyện.
Output:  Phân phối nhị thứcPhân phối Poisson: Python3Phân phối bình thường là một phân phối xác suất đối xứng tập trung vào giá trị trung bình, chỉ ra rằng dữ liệu xung quanh giá trị trung bình xảy ra thường xuyên hơn dữ liệu xa nó. Phân phối bình thường cũng được gọi là phân phối Gaussian. Đường cong phân phối bình thường giống như một đường cong chuông. Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tạo dữ liệu được phân phối bình thường bằng cách sử dụng chỉ số hàm.Norm () tạo dữ liệu ngẫu nhiên liên tục. Thang đo tham số đề cập đến độ lệch chuẩn và LỘC đề cập đến trung bình. plt.distplot () được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu. KDE đề cập đến ước tính mật độ kernel, các tham số khác là để tùy chỉnh lô. Một đường cong hình chuông có thể được nhìn thấy khi chúng ta hình dung cốt truyện.
Output: Phân phối Poisson:Làm thế nào để bạn viết một chức năng phân phối xác suất trong Python? Python3Phân phối bình thường là một phân phối xác suất đối xứng tập trung vào giá trị trung bình, chỉ ra rằng dữ liệu xung quanh giá trị trung bình xảy ra thường xuyên hơn dữ liệu xa nó. Phân phối bình thường cũng được gọi là phân phối Gaussian. Đường cong phân phối bình thường giống như một đường cong chuông. Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tạo dữ liệu được phân phối bình thường bằng cách sử dụng chỉ số hàm.Norm () tạo dữ liệu ngẫu nhiên liên tục. Thang đo tham số đề cập đến độ lệch chuẩn và LỘC đề cập đến trung bình. plt.distplot () được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu. KDE đề cập đến ước tính mật độ kernel, các tham số khác là để tùy chỉnh lô. Một đường cong hình chuông có thể được nhìn thấy khi chúng ta hình dung cốt truyện.
Output: Làm thế nào để bạn viết một chức năng phân phối xác suất trong Python?Phân phối nhị thức Trong Python Bạn có thể tạo biến ngẫu nhiên phân tán nhị phân bằng phương thức Binom.rvs () của SCIPY Để thay đổi phân phối sử dụng tham số LỘC.using scipy. stats module's binom. rvs() method which takes $n$ (number of trials) and $p$ (probability of success) as shape parameters. To shift distribution use the loc parameter. Làm thế nào để bạn sử dụng phân phối xác suất?Chức năng phân phối xác suất cho thấy khả năng của một sự kiện hoặc kết quả. Các nhà thống kê sử dụng ký hiệu sau để mô tả xác suất: p (x) = khả năng biến ngẫu nhiên có giá trị cụ thể của x. Tổng của tất cả các xác suất cho tất cả các giá trị có thể phải bằng 1.p(x) = the likelihood that random variable takes a specific value of x. The sum of all probabilities for all possible values must equal 1. Có một chức năng xác suất trong Python?Phân phối Python Bernoulli là một trường hợp phân phối nhị thức trong đó chúng tôi tiến hành một thí nghiệm duy nhất. Đây là phân phối xác suất riêng biệt với xác suất p cho giá trị 1 và xác suất q = 1-p cho giá trị 0. P có thể thành công, có, đúng hoặc một. Tương tự, q = 1-P có thể là cho thất bại, không, sai hoặc bằng không.. This is a discrete probability distribution with probability p for value 1 and probability q=1-p for value 0. p can be for success, yes, true, or one. Similarly, q=1-p can be for failure, no, false, or zero. Làm thế nào để bạn sử dụng phân phối Poisson trong Python?Phân phối Poisson mô tả xác suất đạt được K thành công trong một khoảng thời gian nhất định. Nếu một biến ngẫu nhiên x tuân theo phân phối Poisson, thì xác suất có thể tìm thấy thành công x = k bằng công thức sau: p (x = k) = λk * e, / k!P(X=k) = λk * e–λ / k! |
