БИНОМИАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ PYTHON

Биномиальное распределение является одним из наиболее важных распределений в статистике. В Python есть несколько способов вычисления биномиального распределения. Один из таких способов - использование библиотеки scipy.

from scipy.stats import binomn = 10 # число испытанийp = 0.5 # вероятность успеха в каждом испытанииk = 5 # число успеховbinom.pmf(k=k, n=n, p=p) # вычисляем вероятность, что число успехов будет равно k

В этом примере мы используем функцию pmf из библиотеки scipy, которая вычисляет вероятность массовой функции для биномиального распределения. Возможно использовать другие функции для вычисления вероятности кумулятивной функции (cdf), функции выживания (sf) или обратной функции (ppf).

Кроме библиотеки scipy, биномиальное распределение может быть вычислено с помощью библиотеки numpy, используя функцию binom. В этом случае, вычисление выполняется так:

import numpy as npn = 10 # число испытанийp = 0.5 # вероятность успеха в каждом испытанииk = 5 # число успеховnp.random.binomial(n, p, k)

В этом случае мы используем функцию binomial из библиотеки numpy, которая генерирует случайные числа из биномиального распределения с заданными параметрами. В этом примере мы генерируем k случайных чисел из биномиального распределения с параметрами n и p.