Rappresentare le distribuzioni
Capire come le distribuzioni di probabilità discrete (ad es. binomiale) e continue (ad es. normale) entrano in gioco nell’A/B testing ci permette di ottenere ulteriori intuizioni visive sulla natura dei dati e una comprensione più profonda delle teorie alla base dei framework statistici per la sperimentazione online.
Di grande importanza sono due distribuzioni: la binomiale e la normale. Segui le istruzioni per creare i grafici ed esplorarne i parametri.
Questo esercizio fa parte del corso
A/B Testing in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
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()