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二項分布

スライドでも触れたとおり、二項分布は、成功確率が一定の試行における成功回数をモデル化するために使われます。

この演習では、ボールをバスケットに入れるゲームを考えます。10回のショットが与えられ、各ショットで入る確率は80%だとわかっています。簡単のため、各ショットは互いに独立であると仮定します。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • rvs() 関数を使ってサイズを1000に設定し、分布のデータを生成して data 変数に代入します。
  • matplotlib のヒストグラムを表示し、分布の形を確認します。
  • 8回以下入る確率を prob1 に代入し、結果を出力します。
  • 10回すべて入る確率を prob2 に代入し、結果を出力します。

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。

# 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(____)
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