PYTHON РАСПРЕДЕЛЕНИЕ БЕРНУЛЛИ

Распределение Бернулли - это статистическое распределение вероятностей, которое описывает случайный эксперимент, где есть только два возможных исхода: успех и неудача. Распределение названо в честь швейцарского ученого Жака Бернулли, который изучал вероятности еще в XVII веке.

В Python распределение Бернулли может быть использовано для моделирования различных событий, например, бинарных классификационных задач. Вероятность успеха задается параметром p, который принимает значение от 0 до 1.

import numpy as npp = 0.3 # вероятность успехаn = 1000 # количество испытанийresults = np.random.binomial(1, p, n) # генерация результатовnum_successes = np.sum(results) # количество успеховnum_failures = n - num_successes # количество неудачprint(f"Успехов: {num_successes}
Неудач: {num_failures}") # вывод результатов

В данном примере мы генерируем 1000 случайных чисел, каждое из которых может быть 0 или 1 с вероятностью успеха 0.3. Затем мы считаем количество успехов и неудач и выводим результаты на экран.

Математика без Ху%!ни. Ряд распределения дискретной случайной величины. Мат ожидание и дисперсия.

Теория вероятностей #8: формула Бернулли и примеры ее использования при решении задач

Нормальное Распределение за 6 Минут

A.4.5 Распределение Бернулли

Вероятности вероятностей: #1. Биномиальное распределение [3Blue1Brown]

10.10.2022 — Простейшие случайные величины. Предельные теоремы для схемы Бернулли

Новые материалы:

• Info метод python
• Микросервисы на django
• Apriori алгоритм python
• Паттерн посетитель python
• Как перезапустить бота в телеграмме python
• Linux для разработчика python
• Python как сделать класс итерируемым
• Как соединить символы в строку python
• Курс python вшэ
• Принадлежит ли точка треугольнику python
• Графы в python
• Иннополис курсы python