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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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概率论基础 - 20 - 二项分布(binomial distribution)

在概率论和统计学中，二项分布（Binomial distribution）是简单但十分重要的基础概率分布，本文介绍相关内容。...简介在概率论和统计学中，二项分布（英语：Binomial distribution）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。...这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。实际上，当 n=1 时，二项分布就是伯努利分布。二项分布是显著性差异的二项试验的基础。...它的期望值 : \mu_{n}=\sum_{k=1}^{n} \mu=n p 方差的方差为 \operatorname{Var}[X]=n p(1-p) 证明的伯努利试验，方差根据定义计算得到...： \sigma{2}=(1-p){2} \cdot p+(0-p)^{2} \cdot(1-p)=p(1-p) 一般的二项分布是次独立的伯努利试验的和。

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概率算法_二项分布和泊松分布

本次函数有 1、阶乘 2、计算组合数C(n,x) 3、二项概率分布 4、泊松分布以下是历史函数 create_rand_list() #创建一个含有指定数量元素的list sum_fun() #累加...-------------------------------- 继续概率，本次是二项分布和泊松分布，这个两个还是挺好玩的，可以作为预测函数用，因为函数比较少，本次就不给例子了，但是会对函数做逐一说明...执行n次伯努利试验，伯努利试验就是执行一次只有两种可能且两种可能互斥的事件，比如丢硬币实验，执行n次，成功k次的概率 P(ξ=K) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k) n=5 k...，机会域可以是一个范围，也可以是一段时间，在这个机会域中可能发生某个统计事件的概率，举个例子，比有个商店，每小时平均有10位顾客光顾，那么一个小时有13位顾客光顾的概率，就是泊松分布，13位顾客光顾就是统计事件...，一个平均值另一个是期望统计量，之所以指定了3个函数是因为可能输入的不一定是一个数字，也可能是个list，那么会有两种计算方式，这个已在if中体现，引用方法有两种，例如 if __name__ == '

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python概率计算

fractions import Fraction # # from __future__ import division # def P(event, space): # "在一个等可能发生的样本空间中...，事件发生的概率" # return Fraction(len(event & space), len(space)) # # D = {1, 2, 3, 4, 5, 6} # even = {...2, 4} # aaa= P(even, D) # print(aaa) def P(event, space): """在一个等可能发生的样本空间中，事件发生的概率 ....事件可以是输出值的集合，或者是一个断言（属于事件的输出值为真）""" if callable(event): event = such_that(event, space)...Fraction(len(event & space), len(space)) def such_that(predicate, collection): "集合中满足断言为真的元素构成的子集

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java-计算概率

简述有一个需求，就是计算一个请求的命中概率，这个命中的概率是作用于单次的请求，而非整体，也就是每一次请求过来都只有20%的命中率。...java.util.Random; public class ProbabilityDemo { public static void main(String[] args) { // 设置命中概率为...hitProbability = 0.2; // 创建随机数生成器 Random random = new Random(); // 生成一个0到1之间的随机数...double randomValue = random.nextDouble(); // 判断随机数是否小于等于命中概率 if (randomValue...; } } } 比较简单的一个写法，记录一下。

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算法提高概率计算

问题描述　　生成n个∈[a,b]的随机整数，输出它们的和为x的概率。输入格式　　一行输入四个整数依次为n，a，b，x，用空格分隔。...输出格式　　输出一行包含一个小数位和为x的概率，小数点后保留四位小数样例输入 2 1 3 4 样例输出 0.3333 数据规模和约定　　对于50%的数据，n≤5. 　　...对于100%的数据，n≤100,b≤100.

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PHP随机概率计算函数

在游戏开发中，会经常碰到计算概率的场景下面的代码就是一个最简单的根据给定概率计算出随机结果的实例 <?...php //a出现的概率是10%，b是20%，c是30%，d是40% $pro = [ 'a' =>10, 'b' =>20, 'c' =>30, 'd' =>40 ]; function proRand...max(0, $sum - $v); } } return $ret; } echo proRand($pro); 更复杂的可能会在概率之上加上权重

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通过计算数字来计算最小误差概率和误报的概率乘以类优先级。

Q2.m clear all; close all; clc; n = 2; % number of feature dimensions N ...

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Intel拟推动概率计算研究

据Intel首席技术官Mike Mayberry的说法，解决上述问题的答案是“概率计算”。他说这可能是人工智能（AI）的下一个浪潮。...因此，在一般性研究方面，我们想做的事情是弄清楚如何将概率引入到我们的推理系统和传感系统中。而这其中真的存在两个挑战。一个是如何进行有概率的计算，另一个是如何存储概率性的记忆或场景。...我们的目标是让人们分享他们所了解的相关信息、展开协作、弄清楚在编写软件时如何表示概率，以及如何构建计算机硬件。我们认为这将成为人工智能第三次浪潮的一部分。...我们不认为这是唯一的路径，我们认为还有其他的途径，但这些都将围绕概率计算展开。 Spectrum：以前，该术语被用于描述与人工智能无关的许多事物，例如随机计算和容错计算。它到底是什么样子呢？...Mayberry：我们使用概率计算的方式与以前有所不同。例如，随机计算指的是在有错误的情况下也能得到足够好的答案。模糊逻辑实际上更接近我们现在所讨论的概念，因为在处理信息时，你会有意地追踪不确定性。

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python简单脚本之概率计算

_(self): self.run() def run(self): while True: numstr = input('输入测试的次数...random.randint(1,10) ball[n - 1] += 1 for i in range(1, 11): print(u'获取第{}号球的概率为...:{}'.format(i, ball[i-1]*1.0/num)) if __name__ == '__main__': SB = selectball() 应该看到的效果 ?...选取的次数越多，这个趋势就越明显，理想状态下，所有球的选取几率是一样的

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Python3 计算出同花的概率

计算10000次随机抽取可得到同花的几率。我做的比较复杂，分别累计了四种花色分别出现了几次。

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对真实的世界建模-概率论(分布&计算)

例如，计算“至少出现一次正面”的概率，可以将“出现一次正面”、“出现两次正面”等互斥事件的概率相加。乘法定理：用于计算独立事件的交事件的概率。...计算后验概率P(A|B)：利用贝叶斯公式，根据先验概率和似然概率计算后验概率。后验概率就是我们根据新证据更新后的对事件A发生概率的置信度。...计算的时候还是两个，看连续的时候有边缘分布密度和分布函数两个东西要得到X的边缘分布，我们只需将联合概率密度函数f(x,y)对y进行积分。Y的边缘概率密度函数f_Y(y)的计算方式类似。...当关心多次独立同分布试验中成功的次数时，使用二项分布。总之，伯努利分布是二项分布的基础，二项分布是对伯努利分布的推广。...和其它分布的联系：泊松分布与二项分布的关系：当二项分布的试验次数n很大，成功的概率p很小，且乘积np=λ保持不变时，二项分布可以近似看作泊松分布。

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联合概率,边际概率,条件概率的区别_非条件概率和边际概率

一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。...某离散分布：联合概率、边际概率、条件概率的关系：其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于...Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”；从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率...”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。...前面表述的是离散分布，对于连续分布，也差不多。只需要将“累加”换成“积分”。

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Python3 计算出同花的概率

计算10000次随机抽取可得到同花的几率。我做的比较复杂，分别累计了四种花色分别出现了几次。

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二项分布方差的详细证明

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...mathrm{C}_{n-2}^{k-2}\) （禁止套娃）你还要熟悉二项式定理： \[(p+q)^n = \sum_{k=0}^n \mathrm{C}_n^k p^k q^{n-k} \] 你还要知道二项分布的概率和期望公式...0}^{n} k \cdot \mathrm{C}_{n}^{k} p^{k} q^{n-k}}\) 里面的 \(\color{Blue}{k \cdot \mathrm{C}_{n}^{k}}\) 的时候...，是不是有把 \(\color{Blue}{k\cdot \mathrm{C}_n^k}\) 换成 \(n\cdot\mathrm{C}_{n-1}^{k-1}\) 的冲动？...（我认为这是最难的一步，读者可以停下来思考思考）你肯定想用 \((k-1) \mathrm{C}_{n-1}^{k-1} = (n-1) \mathrm{C}_{n-2}^{k-2}\)，但人家是 \

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简单的统计学：如何用Python计算扑克概率

我已经扩展了来自Kevin Tseng的扑克赔率计算器，因此它除了能够计算单个手牌之外，还可以基于范围（可能的手牌）来计算扑克概率。...让我们假设没有对方扑克的先验知识来计算翻牌后的赔率，即在翻牌后，我们将计算出我的牌胜过随机的一对牌的可能性。...calculate_odds_villan可以计算出特定的德州扑克赢手的概率。...通过运行蒙特卡洛方法可以估算出该概率，也可以通过模拟所有可能的情况来准确地计算出该概率，快速计算翻牌后的确切赔率。因此在这里我们不需要蒙特卡洛近似值。...现在假设对方手牌的范围来计算我的赔率。

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负二项分布在差异分析中的应用

无论是DESeq还是edgeR, 在文章中都会提到是基于负二项分布进行差异分析的。为什么要要基于负二项分布呢？...count值本质是reads的数目，是一个非零整数，而且是离散的，其分布肯定也是离散型分布。对于转录组数据，学术界常用的分布包括泊松分布和负二项分布两种。...在数据分析的早期，确实有学者采用泊松分布进行差异分析，但是发展到现在，几乎全部都是基于负二项分布了，究竟是什么因素导致了这种现象呢？...通过计算所有基因的均值和方差，可以绘制如下的图片 ? 横坐标为基因在所有样本中的均值，纵坐标为基因在所有样本中的方差，直线的斜率为1，代表泊松分布的均值和方差的分布。...正是由于真实数据与泊松分布之间的overdispersion，才会选择负二项分布作为总体的分布。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—

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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」。...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...p 和 k=(n+1)*p-1 时达到最大值 NOTE：当 n 很大时，即使 p≠q，二项分布概率直方图的偏态也会逐渐降低，最终成为正态分布。...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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一个“栗子”讲透泊松分布

我们这篇文章的内容关于统计学中的泊松分布。举个栗子泊松分布在概率统计当中非常重要，可以很方便地用来计算一些比较难以计算的概率。...很多书上会说，泊松分布的本质还是二项分布，泊松分布只是用来简化二项分布计算的。从概念上来说，这的确是对的，但是对于我们初学者，很难完全理解到其中的精髓。所以让我们来举个栗子，来通俗地理解一下。...使用泊松分布的原因是，当n很大，p很小的时候，我们使用二项分布计算会非常困难，因为使用乘方计算出来的值会非常巨大，这个时候，我们使用泊松分布去逼近这个概率就很方便了。...这道题应该很简单，要求两件及以上次品的概率，我们只需要计算出只有零件和一件次品的概率，然后用1减去它们即可。...我们首先根据n和p算出：我们带入泊松分布的公式：如果我们要用二项分布来计算，那么就需要计算0.999的一千次方了，这显然是非常麻烦的，这也是泊松分布的意义。

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Naive Bayes 分类器中概率计算错误

在 Naive Bayes 分类器中，概率计算错误通常可以归结为几个常见的问题和解决方法。以下是可能导致概率计算错误的一些常见情况及其解决方法，希望本文能对你有帮助。...1、问题背景在实现一个朴素贝叶斯分类器时，作者发现分类器的准确率只有61%左右，并且分类器计算出的概率值与预期不符，即两类的概率值之和不等于1。...2、解决方案朴素贝叶斯分类器不会直接计算概率，而会计算一个“原始分数”，然后将该分数与其他标签的分数进行比较，以对实例进行分类。...probs[label] = score / total然而，需要记住的是，这仍然不是一个真正的概率，正如这个答案中提到的：朴素贝叶斯倾向于预测概率，这些概率几乎总是非常接近于零或非常接近于一。...test_tgt = load_data(test_filename) check_results(test_data, tgt)通过以上代码，相信大家应该能够诊断和解决 Naive Bayes 分类器中概率计算错误的常见问题

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