PMF bằng Python
|
Là một thể hiện của lớp Xem thêm >>> n, p = 5, 0.4 >>> mean, var, skew, kurt = binom.stats(n, p, moments='mvsk')0, >>> n, p = 5, 0.4 >>> mean, var, skew, kurt = binom.stats(n, p, moments='mvsk')1, >>> n, p = 5, 0.4 >>> mean, var, skew, kurt = binom.stats(n, p, moments='mvsk')0 ghi chú Hàm khối lượng xác suất cho \[f(k) = \binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k}\] for \(k \in \{0, 1, \dots, n\}\) , \(0 \leq p \leq 1\)
Hàm khối lượng xác suất ở trên được định nghĩa ở dạng “chuẩn hóa”. Để thay đổi phân phối, hãy sử dụng tham số >>> n, p = 5, 0.4 >>> mean, var, skew, kurt = binom.stats(n, p, moments='mvsk')3. Cụ thể, >>> n, p = 5, 0.4 >>> mean, var, skew, kurt = binom.stats(n, p, moments='mvsk')4 tương đương với >>> n, p = 5, 0.4 >>> mean, var, skew, kurt = binom.stats(n, p, moments='mvsk')5 ví dụ >>> import numpy as np >>> from scipy.stats import binom >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots(1, 1) Tính bốn khoảnh khắc đầu tiên >>> n, p = 5, 0.4 >>> mean, var, skew, kurt = binom.stats(n, p, moments='mvsk') Hiển thị hàm khối lượng xác suất (______06) >>> x = np.arange(binom.ppf(0.01, n, p), .. binom.ppf(0.99, n, p)) >>> ax.plot(x, binom.pmf(x, n, p), 'bo', ms=8, label='binom pmf') >>> ax.vlines(x, 0, binom.pmf(x, n, p), colors='b', lw=5, alpha=0.5) Ngoài ra, đối tượng phân phối có thể được gọi (dưới dạng hàm) để sửa hình dạng và vị trí. Điều này trả về một đối tượng RV "đóng băng" giữ cố định các tham số đã cho Công thức PMF là gì?Hàm khối lượng xác suất (pmf) là một hàm trên không gian mẫu của một biến ngẫu nhiên rời rạc X cho xác suất X bằng một giá trị nhất định. f(x)=P[X=x] . f ( x ) = P [ X = x ].
PMF được sử dụng để làm gì?Các hàm khối lượng xác suất (pmf) được sử dụng để mô tả các phân bố xác suất rời rạc . Trong khi các hàm mật độ xác suất (pdf) được sử dụng để mô tả các phân phối xác suất liên tục.
Một ví dụ về PMF là gì?Ví dụ về hàm khối lượng xác suất
. Cho một hàm khối lượng xác suất f(x) = bx 3 với x = 1, 2, 3. Find the value of b. Find the value of the CDF, P(X ≤ 2). Solution: P(X ≤ 2), can be computed by using the pmf property P(X ∈ T) = ∑xϵTf(x) ∑ x ϵ T f ( x ) .
PMF trong học máy là gì?Mỗi kết quả hoặc sự kiện cho một biến ngẫu nhiên rời rạc đều có xác suất. Mối quan hệ giữa các sự kiện đối với một biến ngẫu nhiên rời rạc và xác suất của chúng được gọi là phân bố xác suất rời rạc và được tóm tắt bằng hàm khối lượng xác suất , viết tắt là PMF. |
