Binomiale verspreiding
Binomiale verspreiding
Binomiale verspreiding is 'n diskrete verspreiding .
Dit beskryf die uitkoms van binêre scenario's, bv. gooi van 'n muntstuk, dit sal óf kop óf sterte wees.
Dit het drie parameters:
n- aantal proewe.
p- waarskynlikheid van voorkoms van elke verhoor (bv. vir die gooi van 'n muntstuk 0,5 elk).
size- Die vorm van die teruggekeerde skikking.
Diskrete verspreiding: Die verspreiding word gedefinieer by afsonderlike stel gebeurtenisse, bv. 'n muntgooi se resultaat is diskreet aangesien dit slegs kop of sterte kan wees, terwyl hoogte van mense kontinu is aangesien dit 170, 170.1, 170.11 ensovoorts kan wees.
Voorbeeld
Gegewe 10 proewe vir muntgooi genereer 10 datapunte:
from numpy import random
x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
print(x)
Visualisering van binomiale verspreiding
Voorbeeld
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.binomial(n=10, p=0.5, size=1000), hist=True, kde=False)
plt.show()
Resultaat
Verskil tussen normale en binomiale verspreiding
Die belangrikste verskil is dat normaalverspreiding kontinu is, terwyl binomiaal diskreet is, maar as daar genoeg datapunte is, sal dit redelik soortgelyk wees aan normale verspreiding met sekere lokasies en skaal.
Voorbeeld
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(loc=50, scale=5, size=1000), hist=False,
label='normal')
sns.distplot(random.binomial(n=100, p=0.5, size=1000), hist=False,
label='binomial')
plt.show()
Resultaat
