二项分布

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二项分布

二项分布是一个离散分布。

它描述了二元场景的结果，例如 抛硬币，要么是正面，要么是反面。

它有三个参数:

n - 试验次数。

p - 每次试验发生的概率（例如，每次抛硬币 0.5）。

size - 返回数组的形状。

离散分布:分布是在单独的一组事件中定义的，例如 抛硬币的结果是离散的，因为它只能是正面或反面，而人的高度是连续的，可以是 170、170.1、170.11 等等。

实例

给定 10 次抛硬币试验生成 10 个数据点:

from numpy import random

x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)

print(x) 亲自试一试 »

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二项分布的可视化

实例

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()

Result

亲自试一试 »

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正态分布和二项分布的区别

主要区别在于正态分布是连续的，而二项式是离散的，但是如果有足够的数据点，它将与具有一定位置和尺度的正态分布非常相似。

实例

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()

Result

亲自试一试 »

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