Зміст курсу
Probability Theory Update
Probability Theory Update
Cumulative Distribution Function (CDF) 1/2
What is it?
This function calculates the probability that the random variable X will take the value less than or equal to x. Example:
Calculate the probability that we will have success with the fair coin (the chance of getting head or tail is 50%) in at least in 4 out of 15 trials. We assume that success means getting a head.
Python realization:
# Import required library import scipy.stats as stats # The desired number of success trial x = 4 # The number of attempts n = 15 # The probability of getting a success p = 0.5 # The resulting probability probability = stats.binom.cdf(x, n, p) print("The probability is", probability * 100, "%")
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Cumulative Distribution Function (CDF) 1/2
What is it?
This function calculates the probability that the random variable X will take the value less than or equal to x. Example:
Calculate the probability that we will have success with the fair coin (the chance of getting head or tail is 50%) in at least in 4 out of 15 trials. We assume that success means getting a head.
Python realization:
# Import required library import scipy.stats as stats # The desired number of success trial x = 4 # The number of attempts n = 15 # The probability of getting a success p = 0.5 # The resulting probability probability = stats.binom.cdf(x, n, p) print("The probability is", probability * 100, "%")
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Cumulative Distribution Function (CDF) 1/2
What is it?
This function calculates the probability that the random variable X will take the value less than or equal to x. Example:
Calculate the probability that we will have success with the fair coin (the chance of getting head or tail is 50%) in at least in 4 out of 15 trials. We assume that success means getting a head.
Python realization:
# Import required library import scipy.stats as stats # The desired number of success trial x = 4 # The number of attempts n = 15 # The probability of getting a success p = 0.5 # The resulting probability probability = stats.binom.cdf(x, n, p) print("The probability is", probability * 100, "%")
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
What is it?
This function calculates the probability that the random variable X will take the value less than or equal to x. Example:
Calculate the probability that we will have success with the fair coin (the chance of getting head or tail is 50%) in at least in 4 out of 15 trials. We assume that success means getting a head.
Python realization:
# Import required library import scipy.stats as stats # The desired number of success trial x = 4 # The number of attempts n = 15 # The probability of getting a success p = 0.5 # The resulting probability probability = stats.binom.cdf(x, n, p) print("The probability is", probability * 100, "%")
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів