在我們生活中，拋出硬幣無(wú)非是落下是正面或反面，類(lèi)似于成功或失敗的這樣的只有兩個(gè)可能結(jié)果的分布背稱(chēng)為二項(xiàng)分布。二項(xiàng)分布在我們的生活中無(wú)所不在，是概率統(tǒng)計(jì)中非常基礎(chǔ)、非常實(shí)用的一種分布，本文介紹python中的二項(xiàng)分布。

1、二項(xiàng)分布是什么？

二項(xiàng)分布(Binomial Distribution)是概率統(tǒng)計(jì)中非常基礎(chǔ)、非常實(shí)用的一種分布。

二項(xiàng)式分布就是只有兩個(gè)可能結(jié)果的分布，比如成功或失敗。

說(shuō)明現(xiàn)象：在給定的試驗(yàn)次數(shù)中，某一結(jié)果會(huì)發(fā)生多少次。

2、二項(xiàng)分布應(yīng)用

博彩行業(yè)的規(guī)則設(shè)定

正常值范圍的設(shè)定(例：醫(yī)療行業(yè))

3、使用python中scipy.stats模塊操作二項(xiàng)分布

拋擲10次硬幣，假設(shè)在該試驗(yàn)中正面朝上的概率為0.3。

使用stats.binom.pmf計(jì)算每次觀測(cè)的概率質(zhì)量函數(shù)。import?numpy?as?np

import?matplotlib.pyplot?as?plt

from?scipy?import?stats

plt.subplot(121)

n?=?10

p?=?0.3

k?=?np.arange(0,?30)

binomial?=?stats.binom.pmf(k,?n,?p)

plt.plot(k,?binomial,?'o-')

#使用rvs函數(shù)模擬一個(gè)二項(xiàng)隨機(jī)變量，其中參數(shù)size指定你要進(jìn)行模擬的次數(shù)，這里為10000次。

plt.subplot(122)

binom_sim?=?data?=?stats.binom.rvs(n=10,?p=0.3,?size=10000)

print?"Mean:?%g"?%?np.mean(binom_sim)

print?"Sd:?%g"?%?np.std(binom_sim,?ddof=1)

plt.hist(binom_sim,?bins=10,?normed=True)

plt.show()

輸出Mean:?2.9956

Sd:?1.44187

以上就是python中有關(guān)二項(xiàng)分布的介紹和具體操作實(shí)例，希望能幫助你操作使用喲~更多python高級(jí)學(xué)習(xí)推薦：python高級(jí)教程。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 二项分布_如何理解python中的二项分布？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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