Binomialverteilung
Binomialverteilung
Die Binomialverteilung ist eine diskrete Verteilung .
Es beschreibt das Ergebnis binärer Szenarien, z. B. beim Werfen einer Münze ist entweder Kopf oder Zahl.
Es hat drei Parameter:
n- Anzahl von Versuchen.
p- Eintrittswahrscheinlichkeit jedes Versuchs (z. B. bei Münzwurf jeweils 0,5).
size- Die Form des zurückgegebenen Arrays.
Diskrete Verteilung: Die Verteilung wird bei separaten Ereignissen definiert, z. B. ist das Ergebnis eines Münzwurfs diskret, da es nur Kopf oder Zahl sein kann, während die Körpergröße von Personen kontinuierlich ist, da sie 170, 170,1, 170,11 usw. betragen kann.
Beispiel
Bei 10 Münzwurfversuchen werden 10 Datenpunkte generiert:
from numpy import random
x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
print(x)
Visualisierung der Binomialverteilung
Beispiel
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()
Ergebnis
Unterschied zwischen Normal- und Binomialverteilung
Der Hauptunterschied besteht darin, dass die Normalverteilung kontinuierlich ist, während die Binomialverteilung diskret ist, aber wenn genügend Datenpunkte vorhanden sind, ist sie der Normalverteilung mit einem bestimmten Ort und Maßstab ziemlich ähnlich.
Beispiel
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()
Ergebnis
