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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
सिक्का उछालना एक यादृच्छिक प्रयोग का क्लासिक उदाहरण है। संभव नतीजे हैं हेड्स या टेल्स। इस तरह के प्रयोग, जिसे Bernoulli या binomial trial कहा जाता है, हमें दो संभावित नतीजों वाली समस्याओं का अध्ययन करने देते हैं, जैसे "हाँ" या "ना" और "वोट" या "नो वोट"। यह अध्याय Bernoulli प्रयोगों का परिचय देता है, कई Bernoulli trials को मॉडल करने के लिए binomial distributions, और scipy लाइब्रेरी के साथ probability simulations।
इस अध्याय में आप अलग-अलग तरह की probabilities की गणना करना सीखेंगे, जैसे दो घटनाओं के intersection की probability और दो घटनाओं की probabilities के योग की probability, और उन स्थितियों का सिमुलेशन करना। आप conditional probability के बारे में भी जानेंगे और Bayes' rule को कैसे लागू करें।
अब तक हम binomial distributions के साथ काम कर रहे थे, लेकिन किसी random variable के लिए कई तरह की probability distributions हो सकती हैं। इस अध्याय में हम तीन और distributions का परिचय देंगे जो binomial distribution से संबंधित हैं: normal, Poisson, और geometric distributions।
अब जब आप probabilities और probability distributions के महत्वपूर्ण गुणों की गणना करना जानते हैं, तो हम दो महत्वपूर्ण नतीजों का परिचय देंगे: law of large numbers और central limit theorem। इससे आपका यह समझना गहरा होगा कि जैसे-जैसे अधिक डेटा आता है, sample mean कैसे population mean की ओर अभिसरित होता है और कुछ शर्तों में random variables के योग का व्यवहार कैसा होता है। हम डेटा साइंस में probability और statistics के अनुप्रयोग के रूप में linear और logistic regressions के बीच के संबंध भी खोजेंगे।
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