Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Poisson Distribution 3/3 | Distributions
Probability Theory Update

Свайпніть щоб показати меню

book
Poisson Distribution 3/3

As you remember, with the .cdf() function, we can calculate the probability that the random variable will take a value less then or equal a defined number. Look at the example: Example 1/2:

The expected value of sunny days per month is 15. Calculate the probability that the number of sunny days will be less or equal 12.

Python realization:

12345
import scipy.stats as stats probability = stats.poisson.cdf(12, 15) print("The probability is", probability * 100, "%")
copy

Example 1/2:

The expected value of sunny days per month is 15. Calculate the probability that the number of sunny days will be less equal the number within the range from 5 to 11 (5; 11].

Python realization:

1234567891011
import scipy.stats as stats prob_1 = stats.poisson.cdf(11, 15) prob_2 = stats.poisson.cdf(5, 15) probability = prob_1 - prob_2 print("The probability is", probability * 100, "%")
copy

When we subtract the second expression from the first, we leave the interval from 11 to 5 exclusive. Thus, using this calculation stats.poisson.cdf(11, 15), we will find the probability that our variable will take a value less than 11. And using this calculation stats.poisson.cdf(5, 15), we will find the probability that our variable will take a value less than or equal to 5.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 3
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?

Запитати АІ

expand
ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

book
Poisson Distribution 3/3

As you remember, with the .cdf() function, we can calculate the probability that the random variable will take a value less then or equal a defined number. Look at the example: Example 1/2:

The expected value of sunny days per month is 15. Calculate the probability that the number of sunny days will be less or equal 12.

Python realization:

12345
import scipy.stats as stats probability = stats.poisson.cdf(12, 15) print("The probability is", probability * 100, "%")
copy

Example 1/2:

The expected value of sunny days per month is 15. Calculate the probability that the number of sunny days will be less equal the number within the range from 5 to 11 (5; 11].

Python realization:

1234567891011
import scipy.stats as stats prob_1 = stats.poisson.cdf(11, 15) prob_2 = stats.poisson.cdf(5, 15) probability = prob_1 - prob_2 print("The probability is", probability * 100, "%")
copy

When we subtract the second expression from the first, we leave the interval from 11 to 5 exclusive. Thus, using this calculation stats.poisson.cdf(11, 15), we will find the probability that our variable will take a value less than 11. And using this calculation stats.poisson.cdf(5, 15), we will find the probability that our variable will take a value less than or equal to 5.

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 3
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt