Daha fazla olasılık dağılımı

Python ile İstatistiğe Giriş

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

Üstel dağılım

Poisson olayları arasındaki süre olasılığı
Örnekler
- Sahiplenmeler arasında > 1 gün olasılığı
- Restoran gelişleri arasında < 10 dakika olasılığı
- Depremler arasında 6-8 ay olasılığı
Lambda (oran) kullanır
Süreklidir (zaman)

Ortalama her 2 dakikada bir müşteri hizmeti talebi oluşturulur
- $\lambda$ = dakikada 0.5 talep

lambda = 0.5 için üstel dağılım

lambda = 0.5, 1 ve 1.5 için 3 üstel dağılım

Oran (Poisson) açısından:

Olaylar arası süre (üstel) açısından:

from scipy.stats import expon

$P(\text{bekleme} < \text{1 dk})$ =

expon.cdf(1, scale=2)

0.3934693402873666

$P(\text{bekleme} > \text{4 dk})$ =

1- expon.cdf(4, scale=2)

0.1353352832366127

$P(\text{1 dk} < \text{bekleme} < \text{4 dk})$ =

expon.cdf(4, scale=2) - expon.cdf(1, scale=2)

0.4711953764760207

t-dağılımı ve normal dağılım aynı eksenlerde çizili

Kuyruk kalınlığını etkileyen serbestlik derecesi (df) parametresi vardır
- Düşük df = daha kalın kuyruklar, daha yüksek standart sapma
- Yüksek df = normale daha yakın dağılım

df = 1, df = 5 ve df = 10 için 3 t-dağılımı

Logaritması normal dağılmış değişken
Örnekler:
- Satranç oyunlarının uzunluğu
- Yetişkin kan basıncı
- 2003 SARS salgınında hastaneye yatış sayısı

sd = 0.5, sd = 1 ve sd = 1.5 için 3 log-normal dağılım

Python ile İstatistiğe Giriş