Representación de distribuciones
Entender cómo las distribuciones de probabilidad discretas (p. ej., binomial) y continuas (p. ej., normal) influyen en los A/B tests nos permite obtener información visual adicional sobre la naturaleza de los datos y una comprensión conceptual más profunda de las teorías que sustentan los marcos estadísticos de la experimentación online.
Dos distribuciones son de gran importancia: la binomial y la normal. Sigue las instrucciones para crear gráficos y explorar sus parámetros.
Este ejercicio forma parte del curso
A/B Testing en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
from scipy.stats import binom
# Plot a binomial distribution
p = ____
n = ____
x = np.arange(n*p - 100, n*p + 100)
binom_a = ____.____(____, ____, ____)
plt.bar(x, binom_a)
plt.xlabel('Purchased')
plt.ylabel('PMF')
plt.show()