Binominale verdeling
Binominale verdeling
Binominale distributie is een discrete distributie .
Het beschrijft de uitkomst van binaire scenario's, bijv. het opgooien van een munt, het zal ofwel kop of munt zijn.
Het heeft drie parameters:
n- aantal proeven.
p- waarschijnlijkheid van voorkomen van elke poging (bijv. voor het opgooien van een muntstuk 0,5 elk).
size- De vorm van de geretourneerde array.
Discrete verdeling: de verdeling wordt bepaald bij afzonderlijke reeks gebeurtenissen, bijv. het resultaat van een muntworp is discreet omdat het alleen kop of munt kan zijn, terwijl de lengte van mensen continu is, aangezien het 170, 170,1, 170,11 enzovoort kan zijn.
Voorbeeld
Gegeven 10 proeven voor het opgooien van munten, genereert u 10 gegevenspunten:
from numpy import random
x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
print(x)
Visualisatie van binominale distributie
Voorbeeld
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()
Resultaat
Verschil tussen normale en binominale verdeling
Het belangrijkste verschil is dat normale verdeling continu is, terwijl binomiaal discreet is, maar als er voldoende gegevenspunten zijn, zal het vrij gelijkaardig zijn aan normale verdeling met bepaalde loc en schaal.
Voorbeeld
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()
Resultaat
