分布をプロットする
離散（例：二項分布）と連続（例：正規分布）の確率分布がA/Bテストでどのように役立つかを理解すると、データの特徴を視覚的に把握でき、オンライン実験の統計フレームワークを支える理論についての概念理解も深まります。
ここで特に重要なのは、二項分布と正規分布の2つです。指示に従ってプロットを作成し、それぞれのパラメータを確認しましょう。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶA/Bテスト
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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()