Distribuzione binomiale
Distribuzione binomiale
La distribuzione binomiale è una distribuzione discreta .
Descrive il risultato di scenari binari, ad esempio il lancio di una moneta, sarà testa o croce.
Ha tre parametri:
n - numero di prove.
p - probabilità di accadimento di ogni prova (es. per lancio di una moneta 0,5 ciascuno).
size - La forma dell'array restituito.
Distribuzione discreta: la distribuzione è definita in un insieme separato di eventi, ad esempio il risultato del lancio di una moneta è discreto in quanto può essere solo testa o croce mentre l'altezza delle persone è continua in quanto può essere 170, 170.1, 170.11 e così via.
Esempio
Dato che 10 prove per il lancio della moneta generano 10 punti dati:
from numpy import random
x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
print(x)
Visualizzazione della distribuzione binomiale
Esempio
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.binomial(n=10, p=0.5, size=1000), hist=True, kde=False)
plt.show()
Risultato
Differenza tra distribuzione normale e binomiale
La differenza principale è che la distribuzione normale è continua mentre il binomio è discreto, ma se ci sono abbastanza punti dati sarà abbastanza simile alla distribuzione normale con determinati loc e scala.
Esempio
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(loc=50, scale=5, size=1000), hist=False,
label='normal')
sns.distplot(random.binomial(n=100, p=0.5, size=1000), hist=False,
label='binomial')
plt.show()
Risultato
