Python-二項分布

二項分布モデルは、一連の実験で2つの可能な結果しかないイベントの成功の確率を見つけることを扱います。たとえば、コインを投げると常に頭または尾が出ます。二項分布では、コインを10回繰り返し投げるときに正確に3つの頭が見つかる確率が推定されます。

このような確率分布グラフを作成するために、関数が組み込まれているseabornpythonライブラリを使用します。また、scipyパッケージは、二項分布の作成に役立ちます。

from scipy.stats import binom
import seaborn as sb

binom.rvs(size=10,n=20,p=0.8)

data_binom = binom.rvs(n=20,p=0.8,loc=0,size=1000)
ax = sb.distplot(data_binom,
                  kde=True,
                  color='blue',
                  hist_kws={"linewidth": 25,'alpha':1})
ax.set(xlabel='Binomial', ylabel='Frequency')

その output 次のとおりです-