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这章用到的是
SciPy
这个库。
联合概率
条件概率和贝叶斯定理
二项式分布
在一次试验中,成功概率是p
,进行n
次试验,计算总成功次数k
的分布概率。
from scipy.stats import binom
n = 10
p = 0.9
for k in range(n + 1):
probability = binom.pmf(k, n, p) # PMF代表“probability mass function”
print("{0} - {1}".format(k, probability))
# OUTPUT:
# 0 - 9.99999999999996e-11
# 1 - 8.999999999999996e-09
# 2 - 3.644999999999996e-07
# 3 - 8.748000000000003e-06
# 4 - 0.0001377809999999999
# 5 - 0.0014880347999999988
# 6 - 0.011160260999999996
# 7 - 0.05739562800000001
# 8 - 0.19371024449999993
# 9 - 0.38742048900000037
# 10 - 0.34867844010000004
β分布
β分布是概率分布,使用desmos这个网站,可以调整参数即使看到变化。
使用SciPy计算累积密度函数(cumulative density function,CDF)。
from scipy.stats import beta
a = 8
b = 2
p = beta.cdf(.90, a, b)
# 0.7748409780000001
print(p)