Tracer des distributions
Comprendre le rôle des distributions de probabilité discrètes (p. ex. binomiale) et continues (p. ex. normale) dans un A/B test permet d’obtenir des éclairages visuels supplémentaires sur la nature des données et d’approfondir la compréhension des théories qui sous-tendent les cadres statistiques de l’expérimentation en ligne.
Deux distributions sont particulièrement importantes : la binomiale et la normale. Suivez les instructions pour créer des graphiques et explorer leurs paramètres.
Cet exercice fait partie du cours
A/B Testing en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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()