दोषों की प्रायिकता का अनुमान

ठीक दो संभावित परिणामों वाली कोई भी स्थिति को binomial रैंडम वैरिएबल्स से मॉडल किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, आप यह मॉडल कर सकते हैं कि कोई व्यक्ति किसी प्रोडक्ट को पसंद करता है या नहीं, या उसने वोट किया या नहीं.

आइए मॉडल करें कि किसी सप्लायर से आया कोई कंपोनेंट दोषपूर्ण है या नहीं. जिस सप्लायर से हमें हजारों कंपोनेंट मिले हैं, उनमें से हम यादृच्छिक रूप से चुने गए 50 का एक सैंपल लेंगे. सहमति से तय और स्वीकार किया गया डिफेक्ट रेट 2% है.

हम scipy.stats से binom ऑब्जेक्ट इम्पोर्ट करते हैं.

ध्यान रखें:

• binom.pmf() उस प्रायिकता की गणना करता है कि n बार सिक्का उछालने पर ठीक k हेड्स आएँ.
• binom.cdf() उस प्रायिकता की गणना करता है कि n बार सिक्का उछालने पर k या उससे कम हेड्स आएँ.
• binom.sf() उस प्रायिकता की गणना करता है कि n बार सिक्का उछालने पर k से अधिक हेड्स आएँ.