Predecir la probabilidad de defectos

Cualquier situación con exactamente dos posibles resultados se puede modelar con variables aleatorias binomiales. Por ejemplo, puedes modelar si a alguien le gusta o no un producto, o si votó o no.

Vamos a modelar si un componente de un proveedor llega o no con un defecto. De los miles de componentes que recibimos de un proveedor, vamos a tomar una muestra de 50, seleccionados aleatoriamente. La tasa de defectos acordada y aceptada es del 2%.

Importamos el objeto binom de scipy.stats.

Recuerda que:

• binom.pmf() calcula la probabilidad de obtener exactamente k caras en n lanzamientos de moneda.
• binom.cdf() calcula la probabilidad de obtener k caras o menos en n lanzamientos de moneda.
• binom.sf() calcula la probabilidad de obtener más de k caras en n lanzamientos de moneda.