Python-二項分布

二項分布モデルは、一連の実験で可能な結果が2つしかないイベントの成功確率を見つけることを扱います。たとえば、コインを投げると、常に頭または尾になります。コインを10回繰り返し投げることで正確に3つの頭を見つける確率は、二項分布の間に推定されます。

このような確率分布グラフを作成するには、組み込み関数を備えたseaborn pythonライブラリを使用します。また、scipyパッケージは二項分布を作成するのに役立ちます。

from scipy.stats import binom
import seaborn as sb

binom.rvs(size=10,n=20,p=0.8)

data_binom = binom.rvs(n=20,p=0.8,loc=0,size=1000)
ax = sb.distplot(data_binom,
                  kde=True,
                  color='blue',
                  hist_kws={"linewidth": 25,'alpha':1})
ax.set(xlabel='Binomial', ylabel='Frequency')

その*出力*は次のとおりです-

binomialdist.png

Python-data-science-python-binomial-distribution

Python-二項分布