이항 분포
이항 분포
이항 분포는 이산 분포 입니다.
그것은 이진 시나리오의 결과를 설명합니다(예: 동전 던지기, 앞면 또는 뒷면).
여기에는 세 가지 매개변수가 있습니다.
n- 시도 횟수.
p- 각 시행의 발생 확률(예: 동전 던지기 각각 0.5).
size- 반환된 배열의 모양입니다.
이산 분포: 분포는 별도의 이벤트 집합에서 정의됩니다. 예를 들어 동전 던지기의 결과는 앞면 또는 뒷면만 있을 수 있으므로 이산적인 반면 사람의 키는 170, 170.1, 170.11 등이 될 수 있으므로 연속적입니다.
예시
동전 던지기에 대한 10번의 시도가 주어지면 10개의 데이터 포인트가 생성됩니다.
from numpy import random
x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
print(x)
이항 분포의 시각화
예시
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()
결과
정규 분포와 이항 분포의 차이점
주요 차이점은 정규 분포는 연속적인 반면 이항은 이산적이지만 데이터 포인트가 충분하면 특정 위치 및 척도를 사용하는 정규 분포와 매우 유사하다는 것입니다.
예시
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()
결과
