Python - Phân phối nhị thức

Mô hình phân phối nhị thức đề cập đến việc tìm xác suất thành công của một sự kiện chỉ có hai kết quả có thể xảy ra trong một loạt thử nghiệm. Ví dụ, tung đồng xu luôn cho một đầu hoặc một đuôi. Xác suất tìm thấy chính xác 3 đầu khi tung đồng xu liên tục trong 10 lần được ước tính trong phân phối nhị thức.

Chúng tôi sử dụng thư viện seaborn python có các hàm tích hợp để tạo các đồ thị phân phối xác suất như vậy. Ngoài ra, gói scipy giúp tạo phân phối nhị thức.

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')

Nó là output như sau -