Introductie tot statistiek in Python
Maggie Matsui
Content Developer, DataCamp


binom.rvs(# of coins, probability of heads/success, size=# of trials)
1 = kop, 0 = munt
from scipy.stats import binombinom.rvs(1, 0.5, size=1)
array([1])
binom.rvs(1, 0.5, size=8)
array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1])

binom.rvs(8, 0.5, size=1)
array([5])

binom.rvs(3, 0.5, size=10)
array([0, 3, 2, 1, 3, 0, 2, 2, 0, 0])

binom.rvs(3, 0.25, size=10)
array([1, 1, 1, 1, 0, 0, 2, 0, 1, 0])

Kansverdeling van het aantal successen in een reeks onafhankelijke proeven
Bijv. aantal kop in een reeks muntworpen
Bepaald door $n$ en $p$
binom.rvs(n=10, p=0.5, size=20)

$P(\text{kop} = 7)$
# binom.pmf(aantal kop, aantal worpen, kans op kop)
binom.pmf(7, 10, 0.5)
0.1171875
$P(\text{kop} \le 7)$
binom.cdf(7, 10, 0.5)
0.9453125
$P(\text{kop} > 7)$
1 - binom.cdf(7, 10, 0.5)
0.0546875
$\text{Verwachtingswaarde} = n \times p$
Verwacht aantal kop in 10 worpen $= 10 \times 0.5 = 5$
De binomiale verdeling is een kansverdeling van het aantal successen in een reeks onafhankelijke proeven

De binomiale verdeling is een kansverdeling van het aantal successen in een reeks onafhankelijke proeven
Kansen bij de tweede proef veranderen door de uitkomst van de eerste
Als proeven niet onafhankelijk zijn, geldt de binomiale verdeling niet!

Introductie tot statistiek in Python