#计算组合数
from scipy.special import comb, perm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#二项分布概率计算公式
def getp(m,n,pa):
if m < n:
return 0.0
return comb(m,n)*(pa**n)*((1-pa)**(m-n))
#获得画图数据
klist = np.arange(21)
plist = [ getp(m=20,n=k,pa=0.75) for k in klist]
plt.plot(klist,plist)
plt.xlabel('number of good apples')
plt.ylabel('k-distribution proba')
plt.title('distribution proba')
plt.xticks(np.arange(0,22,1))
plt.grid()
plt.show()
最终得到的二项分布图如下:可以看到在k = 15时,取得概率的最大值为0.2,也就是说在取到15个好苹果的概率是最大的。
取到0~8个好果的概率是很低的,但是取到19,20个好果的概率同样也是很低的
说明一点:
04
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二项分布总结
二项分布是随机变量为离散型随机变量且当试验次数为1时服从0-1分布,它是重复n次的独立的伯努利试验。这种分布下,对个数的期望等于二项分布中概率发生最大的取值个数。
来源: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NTkyMjA4NA==&mid=2247484336&idx=1&sn=6f49985e930f97ac3f073c808c29a0f5&chksm=eb7c2e7bdc0ba76de4b85e17ca7ae05fed4c24f37b87f04c5bcf4068f432728d1c7340be7c8f#rd