概率有多大？

Python 统计学入门

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

度量机率

事件的概率是多少？

$$ P(\text{event}) = \frac{\text{事件发生的方式数}}{\text{所有可能结果数}} $$

示例：抛硬币

$$ P(\text{正面}) = \frac{\text{得到正面的 1 种方式}}{\text{2 个可能结果}} = \frac{1}{2} = 50\%$$

分配销售人员

分配销售人员

$$P(\text{Brian}) = \frac{1}{4} = 25\%$$

从 DataFrame 抽样

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

设置随机种子

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

第二次会面

不放回抽样

第二次会面

$$P(\text{Claire}) = \frac{1}{3} = 33\%$$

在 Python 中抽两次样本

sales_counts.sample(2)

     name  n_sales
1   Brian      128
2  Claire       75

有放回抽样

有放回抽样

$$P(\text{Claire}) = \frac{1}{4} = 25\%$$

Python 中的有/无放回抽样

sales_counts.sample(5, replace = True)

     name  n_sales
1   Brian      128
2  Claire       75
1   Brian      128
3  Damian       69
0    Amir      178

独立事件

若第二次事件的概率不受第一次结果影响，这两个事件相互独立。

独立事件

若第二次事件的概率不受第一次结果影响，这两个事件相互独立。

 

有放回抽样 = 每次抽取相互独立

依赖事件

若第二次事件的概率受第一次结果影响，这两个事件相互依赖。

依赖事件

若第二次事件的概率受第一次结果影响，这两个事件相互依赖。

依赖事件

若第二次事件的概率受第一次结果影响，这两个事件相互依赖。

 

不放回抽样 → 抽取变为依赖

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