विच्छिन्न वितरण
R में Statistics परिचय
Maggie Matsui
Content Developer, DataCamp
पासा फेंकना
पासा फेंकना
सेल्सपर्सन चुनना
प्रायिकता वितरण
किसी परिदृश्य में हर संभव परिणाम की प्रायिकता बताता है
Expected value: किसी प्रायिकता वितरण का माध्य
सामान्य पासा फेंकने का expected value = $(1 \times \frac{1}{6}) + (2 \times \frac{1}{6}) +(3 \times \frac{1}{6}) +(4 \times \frac{1}{6}) +(5 \times \frac{1}{6}) +(6 \times \frac{1}{6}) = 3.5$
प्रायिकता वितरण का विज़ुअलाइज़ेशन
प्रायिकता = क्षेत्रफल
$$P(\text{die roll}) \le 2 = ~?$$
प्रायिकता = क्षेत्रफल
$$P(\text{die roll}) \le 2 = 1/3$$
असमान पासा
असमान पासा फेंकने का expected value = $(1 \times \frac{1}{6}) +(2 \times 0) +(3 \times \frac{1}{3}) +(4 \times \frac{1}{6}) +(5 \times \frac{1}{6}) +(6 \times \frac{1}{6}) = 3.67$
असमान प्रायिकताओं का विज़ुअलाइज़ेशन
क्षेत्रफल जोड़ना
$$P(\text{uneven die roll}) \le 2 = ~?$$
क्षेत्रफल जोड़ना
$$P(\text{uneven die roll}) \le 2 = 1/6$$
विच्छिन्न प्रायिकता वितरण
विच्छिन्न परिणामों की प्रायिकताएँ बताएँ
सामान्य पासा
Discrete uniform distribution
असमान पासा
सैंपल का विज़ुअलाइज़ेशन
ggplot(rolls_10, aes(n)) +
geom_histogram(bins = 6)
सैंपल वितरण बनाम सैद्धांतिक वितरण
10 रोल का सैंपल
mean(rolls_10$n) = 3.0
सैद्धांतिक प्रायिकता वितरण
mean(die$n) = 3.5
बड़ा सैंपल
100 रोल का सैंपल
mean(rolls_100$n) = 3.36
सैद्धांतिक प्रायिकता वितरण
mean(die$n) = 3.5
और भी बड़ा सैंपल
1000 रोल का सैंपल
mean(rolls_1000$n) = 3.53
सैद्धांतिक प्रायिकता वितरण
mean(die$n) = 3.5
