Funkce pravděpodobnostní hmoty a distribuce

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

Funkce pravděpodobnostní hmoty (pmf)

$$ $$

$$ binomial.pmf(k, n, p) = \binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k} $$

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Funkce pravděpodobnostní hmoty (pmf)

$$ $$

$$ binomial.pmf(k, n, p) = \color{red}{\binom{n}{k}}p^k(1-p)^{n-k} $$

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Funkce pravděpodobnostní hmoty (pmf) (pokr.)

$$ $$

$$ binomial.pmf(k, n, p) = \binom{n}{k}\color{red}{p^k}(1-p)^{n-k} $$

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Funkce pravděpodobnostní hmoty (pmf) (pokr.)

$$ $$

$$ binomial.pmf(k, n, p) = \binom{n}{k}p^k\color{red}{(1-p)^{n-k}} $$

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Funkce pravděpodobnostní hmoty binomického rozdělení pro 10 hodů a férovou minci

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Funkce pravděpodobnostní hmoty (pmf) (pokr.)

$$ $$

$$ binomial.pmf(k, n, p) = \binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k} $$

V Pythonu:

binom.pmf(k, n, p)
Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Výpočet pravděpodobností pomocí `binom.pmf()`

# Probability of 2 heads after 10 throws with a fair coin
binom.pmf(k=2, n=10, p=0.5)
0.04394531249999999
# Probability of 5 heads after 10 throws with a fair coin
binom.pmf(k=5, n=10, p=0.5)
0.24609375000000025
Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Výpočet pravděpodobností pomocí binom.pmf() (pokr.)

# Probability of 50 heads after 100 throws with p=0.3
binom.pmf(k=50, n=100, p=0.3)
1.3026227131445298e-05
# Probability of 65 heads after 100 throws with p=0.7
binom.pmf(k=65, n=100, p=0.7)
0.0467796823527298
Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Distribuční funkce pravděpodobnosti (cdf)

$$ $$

$$ binomial.cdf(k, n, p) = \binom{n}{0}p^0(1-p)^{n} + \binom{n}{1}p(1-p)^{n-1} + ... + \binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k} $$

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Distribuční funkce pravděpodobnosti (cdf) (pokr.)

$$ $$

$$ binomial.cdf(k, n, p) = \color{red}{\binom{n}{0}p^0(1-p)^{n}} + \binom{n}{1}p(1-p)^{n-1} + ... + \binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k} $$

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Distribuční funkce pravděpodobnosti (cdf) (pokr.)

$$ $$

$$ binomial.cdf(k, n, p) = \binom{n}{0}p^0(1-p)^{n} + \color{red}{\binom{n}{1}p(1-p)^{n-1}} + ... + \binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k} $$

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Distribuční funkce pravděpodobnosti (cdf) (pokr.)

$$ $$

$$ binomial.cdf(k, n, p) = \binom{n}{0}p^0(1-p)^{n} + \binom{n}{1}p(1-p)^{n-1} + ... + \color{red}{\binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k}} $$

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Kumulativní distribuční funkce (cdf)

$$ $$ Funkce pravděpodobnostní hmoty binomického rozdělení pro 10 hodů a férovou minci

$$ $$ Kumulativní distribuční funkce normálního rozdělení

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Kumulativní distribuční funkce (cdf) (pokr.)

$$ $$ $$ binomial.cdf(k, n, p) = \binom{n}{0}p^0(1-p)^{n} + \binom{n}{1}p(1-p)^{n-1} + ... + \binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k} $$

V Pythonu:

binom.cdf(k=1, n=3, p=0.5)
Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Výpočet kumulativních pravděpodobností

# Probability of 5 heads or less after 10 throws with a fair coin
binom.cdf(k=5, n=10, p=0.5)
0.6230468749999999
# Probability of 50 heads or less after 100 throws with p=0.3
binom.cdf(k=50, n=100, p=0.3)
0.9999909653138043
Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Výpočet kumulativních pravděpodobností (pokr.)

# Probability of more than 59 heads after 100 throws with p=0.7
1-binom.cdf(k=59, n=100, p=0.7)
0.9875015928335618
# Probability of more than 59 heads after 100 throws with p=0.7
binom.sf(k=59, n=100, p=0.7)
0.9875015928335618
Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Pojďme vypočítat pravděpodobnosti

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Preparing Video For Download...