概率的二项式分布如何计算,概率统计二项分布怎么算

  概率的二项式分布如何计算,概率统计二项分布怎么算

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  二元分布

  篮球的例子:

  疫苗的例子:

  新冠肺炎的例子:

  第一种了解分布的方法:四选二,c42。

  第二种理解方法:总阶乘除以重复数的阶乘。

  举例:篮球:某人篮球投篮命中率0.3,一共10投。你一定要问至少两枪的概率吗?

  分析:

  )1)每次出手都有两个结果,打偏了;

  2)每次出手的概率都是一样的,都是0.3;

  )3)每个镜头都被认为是一个独立的事件。

  因此,它符合二进制分布。

  Python实现

  将numpy作为np导入

  将scipy.stats作为sp导入

  n=10

  p=0.3

  k=NP.arange(n1)).

  px=SPs。比诺姆PMF(k,n,p).

  print(sum(px[2:3])

  0.233

  打印(sum (px [2:]))

  0.85

  疫苗举例:接种疫苗后出现过敏反应的概率为0.08。100人在社区卫生中心接种疫苗后,3人以内出现过敏反应的概率有多大?

  用上面的例子分析方法,这个问题也属于二元分布问题。少于三个人的人有过敏反应,马上问:

  p(x3 )=p ) x=0) p(x=1) p(x=1)=c ) 100,0 ) 08 ) 02 ) 100c ) 100,1 ) 0.08 )1) 0.02 ) 99c)

  将numpy作为np导入

  将scipy.stats作为sp导入

  n=100

  p=0.08

  k=NP.arange(n1)).

  px=SPs。比诺姆PMF(k,n,p).

  打印(sum (px [:3]))

  1.127%

  比如新冠肺炎:不良贷款率为1%。假设有1万人,100%的不良人数可能不到200人。

  将numpy作为np导入

  将scipy.stats作为sp导入

  n=10000

  p=0.01

  k=NP.arange(n1)).

  px=SPs。比诺姆PMF(k,n,p).

  打印(sum (px [:50])

  打印(总和(像素[:100])

  打印(总和(像素[:150])

  打印(总和(像素[:200])

  打印(sum(px[200:])

  e-080。58883.88868888881

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