預測瑕疵率的機率

只要是剛好有兩種可能結果的情境，都可以用二項隨機變數來建模。比方說，可以用來表示某人喜不喜歡某產品，或是否去投票。

現在我們要建模：供應商交來的元件是否有瑕疵。從供應商提供的上千個元件中，我們隨機抽取 50 個樣本。雙方同意並接受的瑕疵率為 2%。

我們會從 scipy.stats 匯入 binom 物件。

回顧一下：

• binom.pmf() 會計算在擲 n 次硬幣中，剛好出現 k 次正面的機率。
• binom.cdf() 會計算在擲 n 次硬幣中，出現 k 次以內（含 k）正面的機率。
• binom.sf() 會計算在擲 n 次硬幣中，出現超過 k 次正面的機率。