Podstawy prawdopodobieństwa

Symulacje statystyczne w Pythonie

Tushar Shanker

Data Scientist

Przestrzeń próbek

Przestrzeń próbek $S$: Zbiór wszystkich możliwych wyników

Przestrzeń próbek dla kostki

Symulacje statystyczne w Pythonie

Prawdopodobieństwo

Przestrzeń próbek $S$: Zbiór wszystkich możliwych wyników

Prawdopodobieństwo $P(A)$: Prawdopodobieństwo zdarzenia $A$

  • $0 \leq P(A) \leq 1$
  • $P(S) = 1$ np. $P(H) + P(T)=1$
Symulacje statystyczne w Pythonie

Prawdopodobieństwo

Przestrzeń próbek $S$: Zbiór wszystkich możliwych wyników

Prawdopodobieństwo $P(A)$: Prawdopodobieństwo zdarzenia $A$

  • $0 \leq P(A) \leq 1$
  • $P(S) = 1$ np. $P(H) + P(T)=1$

Moneta

Symulacje statystyczne w Pythonie

Zdarzenia wzajemnie wykluczające się

Przestrzeń próbek $S$: Zbiór wszystkich możliwych wyników

Prawdopodobieństwo $P(A)$: Prawdopodobieństwo zdarzenia $A$

  • $0 \leq P(A) \leq 1$
  • $P(S) = 1$
    • $P(H) + P(T)=1$
  • Dla zdarzeń wzajemnie wykluczających się $A$ i $B$:
    • $P(A \cap B) = 0$
    • $P(A \cup B) = P(A) + P(B)$
Symulacje statystyczne w Pythonie

Prawdopodobieństwo

$P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)$

Część wspólna A i B

Symulacje statystyczne w Pythonie

Szacowanie prawdopodobieństwa za pomocą symulacji

Kroki szacowania prawdopodobieństwa:

  1. Zdefiniuj przestrzeń próbek lub populację.
  2. Określ sposób symulacji jednego wyniku.
  3. Określ warunek sukcesu.
  4. Wielokrotnie losuj i zliczaj sukcesy.
  5. Oblicz częstość sukcesów jako oszacowanie prawdopodobieństwa.
Symulacje statystyczne w Pythonie

Czas na ćwiczenia!

Symulacje statystyczne w Pythonie

Preparing Video For Download...