Prédire la probabilité de défauts

Toute situation avec exactement deux issues possibles peut être modélisée avec des variables aléatoires binomiales. Par exemple, vous pouvez modéliser si quelqu’un aime ou n’aime pas un produit, ou s’il a voté ou non.

Modélisons le fait qu’un composant fourni présente, ou non, un défaut. Parmi les milliers de composants reçus d’un fournisseur, nous allons prélever un échantillon aléatoire de 50 unités. Le taux de défaut convenu et accepté est de 2 %.

Nous importons l’objet binom depuis scipy.stats.

Rappel :

• binom.pmf() calcule la probabilité d’obtenir exactement k faces sur n lancers de pièce.
• binom.cdf() calcule la probabilité d’obtenir k faces ou moins sur n lancers.
• binom.sf() calcule la probabilité d’obtenir plus de k faces sur n lancers.