Wprowadzenie do statystyki w Pythonie
Maggie Matsui
Content Developer, DataCamp
Czym jest prawdopodobieństwo zdarzenia?
$$ P(\text{zdarzenie}) = \frac{\text{\# sposobów zajścia zdarzenia}}{\text{\# wszystkich możliwych wyników}} $$
Przykład: rzut monetą
$$ P(\text{orzeł}) = \frac{\text{1 sposób}}{\text{2 możliwe wyniki}} = \frac{1}{2} = 50\%$$



$$P(\text{Brian}) = \frac{1}{4} = 25\%$$
print(sales_counts)
name n_sales
0 Amir 178
1 Brian 128
2 Claire 75
3 Damian 69
sales_counts.sample()
name n_sales
1 Brian 128
sales_counts.sample()
name n_sales
2 Claire 75
np.random.seed(10)sales_counts.sample()
name n_sales
1 Brian 128
np.random.seed(10)
sales_counts.sample()
name n_sales
1 Brian 128
np.random.seed(10)
sales_counts.sample()
name n_sales
1 Brian 128
Losowanie bez zwracania


$$P(\text{Claire}) = \frac{1}{3} = 33\%$$
sales_counts.sample(2)
name n_sales
1 Brian 128
2 Claire 75


$$P(\text{Claire}) = \frac{1}{4} = 25\%$$
sales_counts.sample(5, replace = True)
name n_sales
1 Brian 128
2 Claire 75
1 Brian 128
3 Damian 69
0 Amir 178
Dwa zdarzenia są niezależne, jeśli prawdopodobieństwo drugiego zdarzenia nie zależy od wyniku pierwszego.

Dwa zdarzenia są niezależne, jeśli prawdopodobieństwo drugiego zdarzenia nie zależy od wyniku pierwszego.
Losowanie ze zwracaniem = każde losowanie jest niezależne

Dwa zdarzenia są zależne, jeśli prawdopodobieństwo drugiego zdarzenia zależy od wyniku pierwszego.

Dwa zdarzenia są zależne, jeśli prawdopodobieństwo drugiego zdarzenia zależy od wyniku pierwszego.

Dwa zdarzenia są zależne, jeśli prawdopodobieństwo drugiego zdarzenia zależy od wyniku pierwszego.
Losowanie bez zwracania → losowania stają się zależne

Wprowadzenie do statystyki w Pythonie