Binomial distribution
जैसा कि हमने स्लाइड्स में देखा, बाइनॉमियल डिस्ट्रीब्यूशन का उपयोग उन ट्रायल्स में होने वाली सफलताओं की संख्या को मॉडल करने के लिए किया जाता है, जहाँ सफलता की एक स्थिर प्रायिकता होती है.
इस अभ्यास के लिए एक खेल पर विचार करें जिसमें आप बॉल को बास्केट में डालने की कोशिश कर रहे हैं. आपको 10 शॉट दिए गए हैं और आपको पता है कि किसी एक शॉट के सफल होने की 80% संभावना है. सरलता के लिए मान लें कि हर शॉट एक स्वतंत्र इवेंट है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
अभ्यास निर्देश
rvs()फंक्शन का उपयोग करके, size को 1000 सेट कर के डिस्ट्रीब्यूशन के लिए कुछ डेटा जेनरेट करें; इसेdataवैरिएबल में असाइन करें.- एक
matplotlibहिस्टोग्राम दिखाएँ; डिस्ट्रीब्यूशन का आकार देखें. - 8 या उससे कम शॉट लगने की प्रायिकता को
prob1में असाइन करें और परिणाम प्रिंट करें. - सभी 10 शॉट लगने की प्रायिकता को
prob2में असाइन करें और परिणाम प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Generate binomial data
from scipy.stats import binom
data = binom.rvs(n=____, p=____, size=____)
# Plot the distribution
plt.hist(____)
plt.show()
# Assign and print probability of 8 or less successes
prob1 = binom.cdf(k=____, n=____, p=____)
print(____)
# Assign and print probability of all 10 successes
prob2 = binom.pmf(k=____, n=____, p=____)
print(____)