Distribuzioni geometriche

Fondamenti di probabilità in Python

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

Modellazione geometrica

Giocatore di basket al tiro libero

Grafico della funzione di massa di probabilità della distribuzione geometrica

Modello per un giocatore di basket con probabilità 0,3 di segnare.

Grafico della funzione di massa di probabilità della distribuzione geometrica

Possiamo modellare un orso grizzly con probabilità 0,033 di catturare un salmone.

Grafico della funzione di massa di probabilità della distribuzione geometrica

In Python lo scriviamo così:

# Importa geom
from scipy.stats import geom

# Calcola la massa di probabilità 
# con pmf
geom.pmf(k=30, p=0.0333)

0.02455102908739612

Il parametro p indica la probabilità di successo.

Funzione di distribuzione cumulativa della distribuzione geometrica

# Calcola la cdf di 4
geom.cdf(k=4, p=0.3)

0.7598999999999999

Funzione di sopravvivenza della distribuzione geometrica

$$ $$

# Calcola la sf di 2
geom.sf(k=2, p=0.3)

0.49000000000000005

Funzione quantile della distribuzione geometrica

$$ $$

# Calcola la ppf di 0.6
geom.ppf(q=0.6, p=0.3)

3.0

# Importa poisson, matplotlib.pyplot e seaborn
from scipy.stats import geom
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Crea il campione con geom.rvs()
sample = geom.rvs(p=0.3, size=10000, random_state=13)

# Grafica il campione
sns.distplot(sample, bins = np.linspace(0,20,21), kde=False)
plt.show()

Istogramma di campioni della distribuzione geometrica

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