Dự đoán xác suất lỗi

Bất kỳ tình huống nào chỉ có đúng hai khả năng xảy ra đều có thể được mô hình hóa bằng biến ngẫu nhiên nhị thức. Ví dụ, bạn có thể mô hình hóa việc một người thích hay không thích một sản phẩm, hoặc họ có đi bầu hay không.

Hãy mô hình hóa việc một linh kiện từ nhà cung cấp có bị lỗi hay không. Từ hàng nghìn linh kiện mà chúng ta nhận được, ta sẽ lấy ngẫu nhiên một mẫu gồm 50 linh kiện. Tỷ lệ lỗi đã thỏa thuận và được chấp nhận là 2%.

Chúng ta nhập đối tượng binom từ scipy.stats.

Nhắc lại rằng:

• binom.pmf() tính xác suất có đúng k lần sấp/ ngửa trong n lần tung đồng xu.
• binom.cdf() tính xác suất có k lần sấp/ ngửa trở xuống trong n lần tung đồng xu.
• binom.sf() tính xác suất có nhiều hơn k lần sấp/ ngửa trong n lần tung đồng xu.