二项分布(Python)

本文介绍了概率论中的二项分布概念,通过两个实例说明了其应用背景,并提供了使用Python进行二项分布模拟的代码示例。

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1、背景

在概率论和统计学中,二项分布是n个独立的[是/非]试验中成功的次数的离散概率分布,其中每次试验的成功概率为p。举两个例子就很容易理解二项分布的含义了:

  • 抛一次硬币出现正面的概率是0.5(p),抛10(n)次硬币,出现k次正面的概率。

  • 掷一次骰子出现六点的概率是1/6,投掷6次骰子出现k次六点的概率。

在上面的两个例子中,每次抛硬币或者掷骰子都和上次的结果无关,所以每次实验都是独立的。二项分布是一个离散分布,k的取值范围为从0到n,只有n+1种可能的结果。

2、python 代码

import pylab as pl
import numpy as np
from scipy import stats

n=10
k=np.arange(n+1)
pcoin=stats.binom.pmf(k,n,0.5)

pl.stem(k,pcoin,basefmt="k-")
pl.margins(0.1)

3、相关数据结果和效果图

数据:


效果图:





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