Phân phối hình học

Nền tảng Xác suất trong Python

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

Mô hình hóa hình học

Cầu thủ ném phạt

Đồ thị hàm khối xác suất của phân phối hình học

Mô hình cho một cầu thủ bóng rổ có xác suất ghi điểm 0.3.

Đồ thị hàm khối xác suất của phân phối hình học

Ta có thể mô hình hóa một con gấu xám có xác suất 0.033 bắt được cá hồi.

Đồ thị hàm khối xác suất của phân phối hình học

Trong Python, mã như sau:

# Import geom
from scipy.stats import geom

# Tính xác suất khối 
# với pmf
geom.pmf(k=30, p=0.0333)

0.02455102908739612

Tham số p chỉ xác suất thành công.

Hàm phân phối tích lũy của phân phối hình học

# Tính cdf của 4
geom.cdf(k=4, p=0.3)

0.7598999999999999

Hàm sống sót của phân phối hình học

$$ $$

# Tính sf của 2
geom.sf(k=2, p=0.3)

0.49000000000000005

Hàm điểm phần trăm của phân phối hình học

$$ $$

# Tính ppf của 0.6
geom.ppf(q=0.6, p=0.3)

3.0

# Import poisson, matplotlib.pyplot, và seaborn
from scipy.stats import geom
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Tạo mẫu bằng geom.rvs()
sample = geom.rvs(p=0.3, size=10000, random_state=13)

# Vẽ biểu đồ mẫu
sns.distplot(sample, bins = np.linspace(0,20,21), kde=False)
plt.show()

Biểu đồ tần suất mẫu của phân phối hình học

Nền tảng Xác suất trong Python