Vad är chansen?

Introduktion till statistik i Python

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

Mäta sannolikhet

Vad är sannolikheten för en händelse?

$$ P(\text{event}) = \frac{\text{\# ways event can happen}}{\text{total \# of possible outcomes}} $$

Exempel: ett myntkast

$$ P(\text{heads}) = \frac{\text{1 way to get heads}}{\text{2 possible outcomes}} = \frac{1}{2} = 50\%$$

Tallinje för sannolikhet. 0 procent = omöjligt, 100 procent = händer med säkerhet

Introduktion till statistik i Python

Tilldela säljare

Låda med namnen Amir, Brian, Claire och Damian

Introduktion till statistik i Python

Tilldela säljare

Brians namn dras ut

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

Introduktion till statistik i Python

Sampla från en DataFrame

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
Introduktion till statistik i Python

Ange ett slumpmässigt frö

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
Introduktion till statistik i Python

Ett andra möte

Sampling utan återläggning

Låda med Amir, Claire och Damian

Introduktion till statistik i Python

Ett andra möte

Claires namn dras ut

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

Introduktion till statistik i Python

Sampla två gånger i Python

sales_counts.sample(2)
     name  n_sales
1   Brian      128
2  Claire       75
Introduktion till statistik i Python

Sampling med återläggning

GIF på en hand som når in i lådan, drar ut Brians namn och lägger tillbaka det

Introduktion till statistik i Python

Sampling med återläggning

Screen Shot 2020-04-28 at 5.21.54 PM.png

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

Introduktion till statistik i Python

Sampling med/utan återläggning i Python

sales_counts.sample(5, replace = True)
     name  n_sales
1   Brian      128
2  Claire       75
1   Brian      128
3  Damian       69
0    Amir      178
Introduktion till statistik i Python

Oberoende händelser

Två händelser är oberoende om sannolikheten för den andra händelsen inte påverkas av utfallet av den första.

Två kolumner: kolumnen Första drag innehåller Amir, Brian, Claire, Damian. Kolumnen Andra drag är tom

Introduktion till statistik i Python

Oberoende händelser

Två händelser är oberoende om sannolikheten för den andra händelsen inte påverkas av utfallet av den första.

 

Sampling med återläggning = varje drag är oberoende

Pilar från varje namn i kolumnen Första drag pekar på Claire i kolumnen Andra drag, med sannolikheten 25%

Introduktion till statistik i Python

Beroende händelser

Två händelser är beroende om sannolikheten för den andra händelsen påverkas av utfallet av den första.

Två kolumner: kolumnen Första drag innehåller Amir, Brian, Claire, Damian. Kolumnen Andra drag är tom

Introduktion till statistik i Python

Beroende händelser

Två händelser är beroende om sannolikheten för den andra händelsen påverkas av utfallet av den första.

Claire i första kolumnen pekar på Claire i andra kolumnen med sannolikheten 0%

Introduktion till statistik i Python

Beroende händelser

Två händelser är beroende om sannolikheten för den andra händelsen påverkas av utfallet av den första.

 

Sampling utan återläggning → dragen blir beroende

Amir, Brian och Damian i första kolumnen pekar på Claire i andra kolumnen med sannolikheten 33%

Introduktion till statistik i Python

Nu kör vi en övning!

Introduktion till statistik i Python

Preparing Video For Download...