不良品の確率を予測する

結果がちょうど2通りの状況は、二項確率変数でモデル化できます。たとえば、ある人が製品を「好き」か「嫌い」か、投票したかしなかったか、などです。

ここでは、仕入先から届く部品に不良があるかどうかをモデル化します。仕入先から届いた何千個もの部品の中から、無作為に50個を抽出して検査します。合意された許容不良率は2%です。

scipy.stats から binom オブジェクトをインポートします。

次を思い出してください。

• binom.pmf() は、n 回のコイントスでちょうど k 回表が出る確率を計算します。
• binom.cdf() は、n 回のコイントスで表が k 回以下となる確率を計算します。
• binom.sf() は、n 回のコイントスで表が k 回より多く出る確率を計算します。