การวัดค่าจากตัวอย่าง
มาลองทำงานกับตัวอย่างการโยนเหรียญเพื่อคำนวณความน่าจะเป็นกัน โดยจะคำนวณความถี่สัมบูรณ์และความถี่สัมพัทธ์ แล้วเปรียบเทียบกับค่าทางทฤษฎีจากการกระจายของข้อมูลตัวอย่าง
อาร์เรย์ sample_of_two_coin_flips มีการทดลองทั้งหมด 1,000 ครั้ง แต่ละครั้งประกอบด้วยการโยนเหรียญที่ยุติธรรม 2 ครั้ง สำหรับแต่ละการทดลอง เราบันทึกจำนวนครั้งที่ออกหัวจากการโยน 2 ครั้ง ได้แก่ 0, 1 หรือ 2
เราได้โหลดออบเจ็กต์ binom และเมธอด find_repeats() กับ relfreq() จากไลบรารี scipy.stats ไว้ให้แล้ว ซึ่งจะต้องใช้สิ่งเหล่านี้ในการคำนวณความน่าจะเป็นในแบบฝึกหัดนี้
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
พื้นฐานความน่าจะเป็นด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Count how many times you got 2 heads from the sample data
count_2_heads = ____(sample_of_two_coin_flips).counts[2]
# Divide the number of heads by the total number of draws
prob_2_heads = count_2_heads / ____
# Display the result
print(prob_2_heads)