Прогнозування ймовірності браку

Будь-яку ситуацію рівно з двома можливими наслідками можна змоделювати за допомогою біноміальних випадкових величин. Наприклад, можна моделювати, чи комусь подобається чи не подобається продукт, або чи людина проголосувала чи ні.

Змоделюймо, чи приходить компонент від постачальника з дефектом. Із тисяч отриманих компонентів ми випадково відберемо вибірку з 50 штук. Узгоджена та прийнятна частка дефектів — 2%.

Ми імпортуємо об'єкт binom з scipy.stats.

Згадайте, що:

• binom.pmf() обчислює ймовірність отримати рівно k гербів із n підкидань монети.
• binom.cdf() обчислює ймовірність отримати k гербів або менше із n підкидань монети.
• binom.sf() обчислює ймовірність отримати більше ніж k гербів із n підкидань монети.