Основи ймовірності

Статистичне моделювання в Python

Tushar Shanker

Data Scientist

Простір вибірки

Вибірка $S$: множина всіх можливих наслідків

Простір вибірки для кубика

Статистичне моделювання в Python

Ймовірність

Вибірка $S$: множина всіх можливих наслідків

Ймовірність $P(A)$: шанс події $A$

  • $0 \leq P(A) \leq 1$
  • $P(S) = 1$, напр. $P(H) + P(T)=1$
Статистичне моделювання в Python

Ймовірність

Вибірка $S$: множина всіх можливих наслідків

Ймовірність $P(A)$: шанс події $A$

  • $0 \leq P(A) \leq 1$
  • $P(S) = 1$, напр. $P(H) + P(T)=1$

Монета

Статистичне моделювання в Python

Взаємовиключні події

Вибірка $S$: множина всіх можливих наслідків

Ймовірність $P(A)$: шанс події $A$

  • $0 \leq P(A) \leq 1$
  • $P(S) = 1$
    • $P(H) + P(T)=1$
  • Для взаємовиключних подій $A$ та $B$:
    • $P(A \cap B) = 0$
    • $P(A \cup B) = P(A) + P(B)$
Статистичне моделювання в Python

Ймовірність

$P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)$

Перетин A і B

Статистичне моделювання в Python

Оцінювання ймовірності моделюванням

Кроки оцінювання ймовірності:

  1. Складіть простір вибірки або сукупність.
  2. Визначте, як змоделювати один наслідок.
  3. Задайте правило успіху.
  4. Повторюйте вибірку та рахуйте успіхи.
  5. Обчисліть частоту успіхів як оцінку ймовірності.
Статистичне моделювання в Python

Давайте потренуємось!

Статистичне моделювання в Python

Preparing Video For Download...