Fler sannolikhetsfördelningar

Introduktion till statistik i Python

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

Exponentialfördelning

Sannolikhet för tid mellan Poisson-händelser
Exempel
- Sannolikhet för > 1 dag mellan adoptioner
- Sannolikhet för < 10 minuter mellan restaurangbesök
- Sannolikhet för 6–8 månader mellan jordbävningar
Använder också lambda (hastighet)
Kontinuerlig (tid)

I genomsnitt skapas ett kundtjänstärende var 2:e minut
- $\lambda$ = 0,5 kundtjänstärenden per minut

Exponentialfördelning med lambda = 0,5

3 exponentialfördelningar med lambda = 0,5, lambda = 1 och lambda = 1,5

I termer av hastighet (Poisson):

I termer av tid mellan händelser (exponential):

from scipy.stats import expon

$P(\text{wait} < \text{1 min})$ =

expon.cdf(1, scale=2)

0.3934693402873666

$P(\text{wait} > \text{4 min})$ =

1- expon.cdf(4, scale=2)

0.1353352832366127

$P(\text{1 min} < \text{wait} < \text{4 min})$ =

expon.cdf(4, scale=2) - expon.cdf(1, scale=2)

0.4711953764760207

t-fördelning och normalfördelning plottade på samma axlar

Har parametern frihetsgrader (df) som påverkar svanstjockleken
- Lägre df = tjockare svansar, högre standardavvikelse
- Högre df = liknar normalfördelningen mer

3 t-fördelningar med df = 1, df = 5 och df = 10

Variabel vars logaritm är normalfördelad
Exempel:
- Längden på schackpartier
- Vuxnas blodtryck
- Antal sjukhusvistelser under SARS-utbrottet 2003

3 lognormalfördelningar med sd = 0,5, sd = 1 och sd = 1,5

Introduktion till statistik i Python