Introduktion till statistik i Python
Maggie Matsui
Content Developer, DataCamp
Vad är sannolikheten för en händelse?
$$ P(\text{event}) = \frac{\text{\# ways event can happen}}{\text{total \# of possible outcomes}} $$
Exempel: ett myntkast
$$ P(\text{heads}) = \frac{\text{1 way to get heads}}{\text{2 possible outcomes}} = \frac{1}{2} = 50\%$$



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


$$P(\text{Claire}) = \frac{1}{3} = 33\%$$
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
Två händelser är oberoende om sannolikheten för den andra händelsen inte påverkas av utfallet av den första.

Två händelser är oberoende om sannolikheten för den andra händelsen inte påverkas av utfallet av den första.
Sampling med återläggning = varje drag är oberoende

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

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

Två händelser är beroende om sannolikheten för den andra händelsen påverkas av utfallet av den första.
Sampling utan återläggning → dragen blir beroende

Introduktion till statistik i Python