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【说站】python二项分布的概率使用

python二项分布的概率使用概念 1、在概率论和统计学中，两个分布是n个独立的[是/非]试验中成功次数的离散概率分布。...二项分布在金融市场的应用 2、二项分布常常用于描述金融市场中只有两个结果的重复事件。...trade_date'], inplace=True) # 将日期列作为行索引 df = df.sort_index() ret = df.pct_chg['2020'] # 估算平安银行股价上涨的概率...p = len(ret[ret > 0]) / len(ret) print(p) # 估计十个交易日中，平安银行有六个交易日上涨的概率 prob = stats.binom.pmf(6,10,p...) print(prob) 以上就是python二项分布的概率使用，希望对大家有所帮助。

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离散型随机变量的概率质量函数推导

离散型随机变量的概率质量函数（Probability Mass Function，简称PMF）描述了随机变量取到每个可能值的概率。...推导离散型随机变量的概率质量函数通常基于随机变量的定义和实验或观测数据的统计。...以下是推导离散型随机变量概率质量函数的一般步骤：确定随机变量的所有可能取值：首先，需要明确随机变量X所有可能的取值。这些取值通常是有限的或可数无限的。...验证概率的基本性质：确保所定义的概率满足概率的三个基本性质：非负性：对于所有的x，P(X=x) ≥ 0。...下面是一个简单的例子来说明如何推导离散型随机变量的概率质量函数：假设我们有一个随机变量 X，它表示投掷一枚均匀六面骰子的点数。

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通过实例理解如何选择正确的概率分布

概率分布概率分布是描述获得事件可能值的数学函数。概率分布可以是离散的，也可以是连续的。离散分布是指数据只能取某些值，而连续分布是指数据可以取特定范围内的任何值(可能是无限的)。...离散概率分布有很多种。离散概率分布的使用取决于数据的属性。例如，使用: 二项分布，计算在每次试验中只有两种可能结果之一的过程的概率，例如掷硬币。...二项分布二项分布可能是所有离散分布中最广为人知的。它是一种有两种可能结果的分布。使用二项分布的一个典型例子是抛硬币。抛硬币只有两种可能的结果:正面或反面，每种结果的概率都是1/2。...例子问:让我们稍微改变一下之前的问题。如果我们现在不更换样品，公司接受这批货的概率是多少我们知道机器的总数N是10台，随机选择要测试的机器数N是5台。...由于n=1000是一个很大的数，我们可以使用泊松近似二项分布来解决这个问题，其中λ =pn = 0.005 * 1000 =5。

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概率论05 离散分布

我们已经知道什么是离散随机变量。离散随机变量只能取有限的数个离散值，比如投掷一个撒子出现的点数为随机变量，可以取1，2，3，4，5，6。每个值对应有发生的概率，构成该离散随机变量的概率分布。...离散随机变量有很多种，但有一些经典的分布经常重复出现。对这些经典分布的研究，也占据了概率论相当的一部分篇幅。我们将了解一些离散随机变量的经典分布，了解它们的含义和特征。 ...产品的合格率为0.65。我们需要检验k次才发现第一个合格产品，k的分布表示如下: ? 可以看到，几何分布的概率质量函数呈递减趋势。我们也可以从表达式中得到该特征。...产品的合格率为0.65。我们需要检验k次才共发现3个合格产品。绘制随机变量k的概率分布。...练习: 推导超几何分布的概率质量函数，并绘制其概率分布。总结离散随机变量比较直观，容易理解。我们在这里介绍了一些经典分布，即随机变量取值的概率。

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概率论05 离散分布

我们已经知道什么是离散随机变量。离散随机变量只能取有限的数个离散值，比如投掷一个撒子出现的点数为随机变量，可以取1，2，3，4，5，6。每个值对应有发生的概率，构成该离散随机变量的概率分布。...离散随机变量有很多种，但有一些经典的分布经常重复出现。对这些经典分布的研究，也占据了概率论相当的一部分篇幅。我们将了解一些离散随机变量的经典分布，了解它们的含义和特征。 ...产品的合格率为0.65。我们需要检验k次才发现第一个合格产品，k的分布表示如下: ? 可以看到，几何分布的概率质量函数呈递减趋势。我们也可以从表达式中得到该特征。...我们需要检验k次才共发现3个合格产品。绘制随机变量k的概率分布。...练习: 推导超几何分布的概率质量函数，并绘制其概率分布。总结离散随机变量比较直观，容易理解。我们在这里介绍了一些经典分布，即随机变量取值的概率。

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二项分布、泊松分布和正态分布的区别及联系?

很显然的，根据数据类型的不同，概率分布分为两种：离散概率分布，连续概率分布。那么，问题就来了。为什么你要关心数据类型呢？因为数据类型会影响求概率的方法。...第1种：二项分布我们从下面3个问题开聊： 1. 二项分布有啥用？ 2. 如何判断是不是二项分布？ 3. 二项分布如何计算概率？ 1. 二项分布有啥用呢？...二项分布如何计算概率？怎么计算符合二项分布事件的概率呢？也就是你想知道下面的问题：你抛硬币3次，2次正面朝上的概率是多少？你买了这5家公司的股票，3支股票赚钱的概率是多大？...当然是根据概率的大小来做出决策了。比如你搞了个抽奖活动，最后算出来一天内中奖10次的概率都超过了90%，然后你顺便算了下期望，再和你的活动成本比一下，发现要赔不少钱。那这个活动就别搞了。...3种离散概率分布，分别代表了解决3种问题的“万能模板” 二项分布（Binomial distribution）符合以下4个特点的就是二项分布 1）做某件事的次数是固定的。

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统计学基础一之数据描述和随机变量

---- 概述最近在梳理统计学基础，发现一些统计学的基本知识已经全部还给老师。由于在学习和工作中用到一部分，所以又重新拿了起来。统计学：主要分为描述统计学和推论统计学。...比如：0 0 5 5 和2 2 3 3虽然这两个数据集的平均是都是2.5，但是后者离均值的离散程度更疏密一些，或者说更紧凑。这种离散程度均值是无法衡量的，所以数据的离散程度通过方差和标准差来衡量。...对于连续随机变量的概率是无精确衡量，可以允许一个误差范围。对于明天雨量估计误差范围为0.1，大致为2ml的雨量。|Y-2|概率计算就是对误差范围内进行积分(黎曼和)。...image.png 随机变量的分布随机变量的概率分布很多种，我们先看一下二项分布。二项分布如果投掷一个不均匀的硬币，正面朝上的概率为p，反面朝上的概率为1-p。...image.png 二项分布的期望依据期望的定义，二项分布期望： image.png

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统计分布讲解

典型的离散型分布有离散均匀分布、二项分布、Possion分布等。若用变量η表示学生群体的身高分布，其取值可能在[1.5,2.5]中任何值，则为连续型随机变量。...那么ζ服从一个简单离散分布P(ζ=1)=p,P(ζ=0)=1-p,称为二项分布。将二项分布实验独立重复进行n次，称为n重二项分布，n重二项分布实验中A发生的次数分布为： ?...,'-r600','-dtiffn'); 均匀分布连续型概率分布的表达式与离散型有很大不同，因为连续型随机变量取值是无法列举的，况且在单个点取值的概率总是0。...正态累计分布']; print(filename1,figure1,'-r600','-dtiffn'); print(filename2,figure2,'-r600','-dtiffn'); 正态分布对应的累计概率分布整体是没有问题的...过冷水一时间也反应不过来，读者中有精通程序语言&数学的可以看看这个小问题是怎么回事，有答案欢迎在下方留言给出真知灼见。

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从贝叶斯定理到概率分布：综述概率论基本定义

这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。...重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，所以我们开始吧。第一部分将会介绍概率论基础知识。概率我们已经拥有十分强大的数学工具了，为什么我们还需要学习概率论？...只有如此，概率论和统计学才会发挥作用。如今，这些学科处于人工智能，粒子物理学，社会科学，生物信息学以及日常生活中的中心。如果我们要谈论统计学，最好先确定什么是概率。其实，这个问题没有绝对的答案。...我们接下来将阐述概率论的各种观点。频率想象一下，我们有一枚硬币，想验证投掷后正反面朝上频率是否相同。我们如何解决这一问题？我们试着进行一些实验，如果硬币正面向上记录 1，如果反面向上记录 0。...连续和离散概率分布概率分布可分为两种：离散分布用于处理具有有限值的随机变量，如投掷硬币和伯努利分布的情形。

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从贝叶斯定理到概率分布的全面梳理！

这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，所以我们开始吧。第一部分将会介绍概率论基础知识。...如今，这些学科处于人工智能，粒子物理学，社会科学，生物信息学以及日常生活中的中心。如果我们要谈论统计学，最好先确定什么是概率。其实，这个问题没有绝对的答案。我们接下来将阐述概率论的各种观点。...）并重新回顾条件概率的定义：如果我们从右到左阅读上式，我们会发现 P(A | B) = P(A)。...连续和离散概率分布概率分布可分为两种：离散分布用于处理具有有限值的随机变量，如投掷硬币和伯努利分布的情形。...二项分布的数学表达式为：成功概率和失败概率不相等的二项分布看起来如下图所示：而成功概率和失败概率相等的二项分布看起来如下图所示：二项分布的平均值表示为 µ = n*p，而方差可以表示为 Var

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从贝叶斯定理到概率分布：综述概率论基本定义

这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。...重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，所以我们开始吧。第一部分将会介绍概率论基础知识。概率我们已经拥有十分强大的数学工具了，为什么我们还需要学习概率论？...只有如此，概率论和统计学才会发挥作用。如今，这些学科处于人工智能，粒子物理学，社会科学，生物信息学以及日常生活中的中心。如果我们要谈论统计学，最好先确定什么是概率。其实，这个问题没有绝对的答案。...）并重新回顾条件概率的定义：如果我们从右到左阅读上式，我们会发现 P(A | B) = P(A)。...连续和离散概率分布概率分布可分为两种：离散分布用于处理具有有限值的随机变量，如投掷硬币和伯努利分布的情形。

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深度学习需要掌握的13个概率分布

在逛Github时发现了一个不错的总结，对深度学习的概率分布进行了总结。...3.二项分布（离散）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/binomial.py 参数为 n...和 p 的二项分布是一系列 n 个独立实验中成功次数的离散概率分布。...二项式分布是指通过指定要提前挑选的数量而考虑先验概率的分布。 ?...5.多项式分布（离散）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/multinomial.py 多项式分布与分类分布的关系与伯努尔分布与二项分布的关系相同

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用python重温统计学基础：离散型概率分布

简单介绍数据的分布形态描述中的离散型概率分布利用python中的matplotlib来模拟几种分布的图形在上一篇描述性统计中提到数据分析的对象主要是结构化化数据，而所有的结构化数据可以从三个维度进行描述...本篇主要是对数据的分布形态描述中的离散型概率分布进行介绍。 ?...离散型概率分布是一条条垂直于X轴的垂线（或矩形柱），每条垂线与X轴的交点代表事件可能发生的结果，垂线上端点对应的Y轴表示该结果发生的概率（区别于概率密度）。...常见的离散型概率分布有二项分布、伯努利分布和泊松分布等。二项分布二项分布是由伯努利提出的概念，指的是重复n次独立的伯努利试验。...伯努利分布是一个离散型机率分布，是N=1时二项分布的特殊情况 ? 伯努利分布与二项分布之间的关系： • 伯努利分布是具有单项试验的二项式分布的特殊情况。

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入门 | 初学机器学习：直观解读KL散度的数学概念

如果你想得到离散的概率分布，你可以将这条线分成固定长度的片段并以某种方式将这些片段水平化。然后就能根据这条线的每个片段创建边缘互相连接的矩形。这就能得到一个离散概率分布。...事件（event）对于离散概率分布而言，事件是指观察到 X 取某个值（比如 X=1）的情况。我们将事件 X=1 的概率记为 P(X=1)。...我们想要解决的问题上述博文中所解决的核心问题是这样的：假设我们是一组正在广袤无垠的太空中进行研究的科学家。我们发现了一些太空蠕虫，这些太空蠕虫的牙齿数量各不相同。现在我们需要将这些信息发回地球。...尝试 2：使用二项分布建模你可能计算过抛硬币正面或背面向上的概率，这就是一种二项分布概率。我们可以将同样的概念延展到我们的问题上。...那么当 p=0.5 时（正面和背面向上的概率一样），方差最大；当 p=1 或 p=0 时（只能得到正面或背面中的一种），方差最小。回来继续建模现在我们已经理解了二项分布，接下来回到我们之前的问题。

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入门 | 初学机器学习：直观解读KL散度的数学概念

如果你想得到离散的概率分布，你可以将这条线分成固定长度的片段并以某种方式将这些片段水平化。然后就能根据这条线的每个片段创建边缘互相连接的矩形。这就能得到一个离散概率分布。...事件（event）对于离散概率分布而言，事件是指观察到 X 取某个值（比如 X=1）的情况。我们将事件 X=1 的概率记为 P(X=1)。...我们想要解决的问题上述博文中所解决的核心问题是这样的：假设我们是一组正在广袤无垠的太空中进行研究的科学家。我们发现了一些太空蠕虫，这些太空蠕虫的牙齿数量各不相同。现在我们需要将这些信息发回地球。...尝试 2：使用二项分布建模你可能计算过抛硬币正面或背面向上的概率，这就是一种二项分布概率。我们可以将同样的概念延展到我们的问题上。...那么当 p=0.5 时（正面和背面向上的概率一样），方差最大；当 p=1 或 p=0 时（只能得到正面或背面中的一种），方差最小。回来继续建模现在我们已经理解了二项分布，接下来回到我们之前的问题。

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二项分布和伯努利分布的关系_poisson分布

x) = E(x^2)−(E^2)(x) = 12∗p−p2 = p(1−p) 二项分布二项分布（Binomial Distribution）也是一种离散型概率分布，又称为「n 重伯努利分布」。...因为二项分布实际上是进行了 n 次的伯努利分布，所以二项分布的离散型随机变量期望为 E(x)=np，方差为 D(x)=np(1-p) 。...需要注意的是，满足二项分布的样本空间有一个非常重要的性质，假设进行 n 次独立试验，满足二项分布（每次试验成功的概率为 p，失败的概率为 1−p），那么成功的次数 X 就是一个参数为 n 和 p 的二项随机变量...满足二项分布样本，代入公式求解得概率为：C(4, 2)*(1/2)^2*(2/3)^(4-2) ≈ 8/27 二项分布概率直方图：图形特性：当 p=q 时，图形是对称的当 p≠q 时，图形呈偏态...也就是说，二项分布的极限情形即为正态分布，故当 n 很大时，二项分布的概率可用正态分布的概率作为近似值。那么 n 需要多大才可谓之大呢?

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机会的度量:概率和分布

其实这多出来的就是A与B的共同部分的概率。概率的乘法　　如果有一个固定电话和一个手机，假定固定电话出毛病的概率为0.01，而手机出问题的概率为0.05，那么两个同时出毛病的概率是多少呢？...离散随机变量的分布　　离散随机变量只取离散的值，比如骰子的点数、次品的个数、得病的人数等等。每一种取值都有某种概率，各种取值点的概率总和应该是1.当然离散变量不仅限于取非负整数值。...一般来说，某离散随机变量的每一个可能取值x都相当于取该值的概率P(xi)....不过现在很多统计学工具要统计二项分布的都已经直接实现了~ 多项分布为二项分布的推广，就好比调查顾客对5个品牌的饮料的选择中，每种品牌都会以一定的概率中选，假定这些概率为p1,p2,p3,p4,p5。...但是在多项分布问题中，所关心的就是在n次试验中，选择5个品牌的人数分别为m1,m2,m3,m4,m5的概率，自然，m1+m2+m3+m4+m5=n。

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数学救命：决斗中的概率问题！

这个大家熟悉的题目我本来没有想把它放到我的微博上。可是，上周在@数学文化的微博上看见他推荐一个两人决斗问题，我觉得过于简单，于是把这个三人决斗问题拿出来作比较。...真正的“俄罗斯轮盘赌”是随机转盘后对准自己额头打，而且每次打完不再转盘，自动转进下一个子弹位。在这种情况下问先开枪划算还是后开枪划算就是一个很好的条件概率题。第一枪被打死的概率是1/6 。...第二枪被打死的概率是5/6×1/5，还是1/6 ，以此类推。当然如果对题目理解的很清楚，根本就不需要算。...第K枪死的概率就是子弹在第K个弹腔的概率，因为是随机的，每个位置的概率都是1/6，所以先打后打都一样。 ? 三人的情况就要有意思得多。从两人到三人有点像从二体运动到三体运动。...三体问题要复杂得多，根本没有解析解。牛顿庞加莱这些大家都没有办法。当然，这个三人决斗问题只是比两人决斗问题麻烦一点，比三体问题那是要简单多了。先叙述一下三人决斗问题。A，B, C 三人决斗。

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任何时候你都不应该忽视概率统计的学习！

即使现在，我们随便抽出一篇微生物组学研究的paper，都有可能发现其中概率统计的瑕疵，诸如线性回归算法样品数少于变量数、R2与P值未作校正、聚类结果未作检验等。...经过长时间的科学研究与经验积累，人们发现很多统计性现象中不同事件的概率分布或者说随机变量的分布存在相似的分布模型。...1一维随机变量 ⑴离散型随机变量有些随机变量只能取有限或无限个离散值，例如1、2、3…称之为离散型随机变量。离散型随机变量取不同值时的概率变化为离散型随机变量的分布律，所有取值其概率之和为1。...②二项分布二项分布是对两点分布的拓展，考虑n次重复的伯努利实验，且每次试验相互独立，记随机变量X为其中一个结果出现的次数，p为每次试验这个结果出现的概率，则X可取0、1、2…n，它的分布律为：这时我们称...数理统计的核心问题之一就是通过样本来估计总体分布的参数。假设n个变量X1、X2、X3...Xn是来自总体的一个样本，g(X1,X2, X3...

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概率论和统计学中重要的分布函数

根据实验的不同，随机变量可以取离散值，也可以取连续值。骰子的例子是离散随机变量，因为它取一个离散值。...最简单的说，这个分布是多次重复实验的分布以及它们的概率，其中预期结果要么是“成功”要么是“失败”。 ? 二项分布从图像上可以看出，它是一个离散的概率分布函数。...二项分布函数其中k属于范围[0，n]，并且： ? 现在我们思考一个简单的问题。假设印度和澳大利亚之间正在进行板球比赛。...帕累托分布PMF 分布函数的使用如果我们知道一个特定的数据遵循一定的分布特征，那么我们可以采取部分样本，找到所涉及的参数，然后可以绘制出概率分布函数来解决许多问题。...这样我们就可以轻松地回答许多问题了。

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