幾何分配

Python 機率基礎

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

幾何建模

籃球員罰球

幾何分配機率質量函數圖

球員命中率為 0.3 的模型。

幾何分配機率質量函數圖

我們也能為灰熊捕到鮭魚的機率 0.033 建立模型。

幾何分配機率質量函數圖

在 Python 中可這樣撰寫：

# Import geom
from scipy.stats import geom

# Calculate the probability mass 
# with pmf
geom.pmf(k=30, p=0.0333)

0.02455102908739612

參數 p 指的是成功機率。

幾何分配累積分配函數

# Calculate cdf of 4
geom.cdf(k=4, p=0.3)

0.7598999999999999

幾何分配存活函數

$$ $$

# Calculate sf of 2
geom.sf(k=2, p=0.3)

0.49000000000000005

幾何分配百分點函數

$$ $$

# Calculate ppf of 0.6
geom.ppf(q=0.6, p=0.3)

3.0

# Import poisson, matplotlib.pyplot, and seaborn
from scipy.stats import geom
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Create the sample using geom.rvs()
sample = geom.rvs(p=0.3, size=10000, random_state=13)

# Plot the sample
sns.distplot(sample, bins = np.linspace(0,20,21), kde=False)
plt.show()

幾何分配樣本長條圖

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