or
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Een muntworp is het klassieke voorbeeld van een willekeurig experiment. De mogelijke uitkomsten zijn kop of munt. Dit type experiment, een Bernoulli- of binomiale proef, laat ons problemen met twee mogelijke uitkomsten bestuderen, zoals “ja” of “nee” en “stemmen” of “niet stemmen”. In dit hoofdstuk maak je kennis met Bernoulli-experimenten, binomiale verdelingen om meerdere Bernoulli-proeven te modelleren, en kanssimulaties met de scipy-bibliotheek.
In dit hoofdstuk leer je verschillende soorten kansen berekenen, zoals de kans op de doorsnede van twee gebeurtenissen en de som van kansen van twee gebeurtenissen, en hoe je die situaties simuleert. Je leert ook over voorwaardelijke kans en hoe je de regel van Bayes toepast.
Tot nu toe hebben we met binomiale verdelingen gewerkt, maar er zijn veel kansverdelingen die een toevalsvariabele kan aannemen. In dit hoofdstuk introduceren we er drie die verwant zijn aan de binomiale verdeling: de normale, Poisson- en geometrische verdelingen.
Nu je weet hoe je kansen en belangrijke eigenschappen van kansverdelingen berekent, introduceren we twee belangrijke resultaten: de wet van de grote aantallen en de centrale limietstelling. Dit vergroot je begrip van hoe het steekproefgemiddelde naar het populatiegemiddelde convergeert naarmate er meer data beschikbaar is en hoe de som van toevalsvariabelen zich onder bepaalde voorwaarden gedraagt. We verkennen ook verbanden tussen lineaire en logistische regressie als toepassingen van kansrekening en statistiek in data science.
Huidige oefening