Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Схема Бернуллі 2/2 | Ознайомемося з основними правилами
Теорія ймовірностей
course content

Зміст курсу

Теорія ймовірностей

Теорія ймовірностей

1. Ознайомемося з основними правилами
2. Ймовірності декількох подій
3. Проводимо захоплюючі експерименти
4. Дискретні розподіли
5. Нормальний розподіл

Схема Бернуллі 2/2

Настав час поєднати ваші знання з математики з навичками програмування. Подивіться на цей приклад:

12345678
# Import relevant libraries import numpy as np from scipy.stats import bernoulli # Here, you simulate an experiment of tossing 5 coins experiment = bernoulli.rvs(p = 0.5, size = 5) print(experiment)
copy

Ви можете розглядати цю функцію як справжній експеримент: щоразу, коли ви натискаєте кнопку run, результат буде різним.

Пояснення коду вище:

  1. Вам потрібно імпортувати об'єкт bernoulli з scipy.stats. З цим об'єктом ми будемо проводити ймовірнісний експеримент на комп'ютері.
  2. bernoulli.rvs(p = 0.5, size = 5) означає, що ймовірність отримання голови дорівнює 50%, p = 0.5, розмір вибірки в експерименті 5, size = 5.
  3. Виведіть масив з п'ятьма результатами для кожної монети 1 означає успіх, а 0 - невдачу.
  4. [1 1 1 1 1 0] ми отримали успішний результат для 4 монет і невдалий для останньої.

coins

Note

In this chapter and many other chapters, we will use the np.random.seed() function, do not be petrified it should be written to make your and my outputs equal. Do not change it.

Завдання

Ваше завдання - трохи пограти з функцією. Уявіть, що у вас є неймовірно вдала монета, і в 90% випадків, підкидаючи монету, ви отримуєте орел. Дотримуйтесь алгоритму, щоб поекспериментувати:

  1. Імпортуйте об'єкт bernoulli з файлу scipy.stats.
  2. Проведіть експеримент з об'єктом bernoulli за допомогою методу .rvs().
    • Встановити параметр p рівним 0.9.
    • Встановити параметр size рівним 1.

До речі, ви можете закоментувати рядок, де було визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Завдання

Ваше завдання - трохи пограти з функцією. Уявіть, що у вас є неймовірно вдала монета, і в 90% випадків, підкидаючи монету, ви отримуєте орел. Дотримуйтесь алгоритму, щоб поекспериментувати:

  1. Імпортуйте об'єкт bernoulli з файлу scipy.stats.
  2. Проведіть експеримент з об'єктом bernoulli за допомогою методу .rvs().
    • Встановити параметр p рівним 0.9.
    • Встановити параметр size рівним 1.

До речі, ви можете закоментувати рядок, де було визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Секція 1. Розділ 3
toggle bottom row

Схема Бернуллі 2/2

Настав час поєднати ваші знання з математики з навичками програмування. Подивіться на цей приклад:

12345678
# Import relevant libraries import numpy as np from scipy.stats import bernoulli # Here, you simulate an experiment of tossing 5 coins experiment = bernoulli.rvs(p = 0.5, size = 5) print(experiment)
copy

Ви можете розглядати цю функцію як справжній експеримент: щоразу, коли ви натискаєте кнопку run, результат буде різним.

Пояснення коду вище:

  1. Вам потрібно імпортувати об'єкт bernoulli з scipy.stats. З цим об'єктом ми будемо проводити ймовірнісний експеримент на комп'ютері.
  2. bernoulli.rvs(p = 0.5, size = 5) означає, що ймовірність отримання голови дорівнює 50%, p = 0.5, розмір вибірки в експерименті 5, size = 5.
  3. Виведіть масив з п'ятьма результатами для кожної монети 1 означає успіх, а 0 - невдачу.
  4. [1 1 1 1 1 0] ми отримали успішний результат для 4 монет і невдалий для останньої.

coins

Note

In this chapter and many other chapters, we will use the np.random.seed() function, do not be petrified it should be written to make your and my outputs equal. Do not change it.

Завдання

Ваше завдання - трохи пограти з функцією. Уявіть, що у вас є неймовірно вдала монета, і в 90% випадків, підкидаючи монету, ви отримуєте орел. Дотримуйтесь алгоритму, щоб поекспериментувати:

  1. Імпортуйте об'єкт bernoulli з файлу scipy.stats.
  2. Проведіть експеримент з об'єктом bernoulli за допомогою методу .rvs().
    • Встановити параметр p рівним 0.9.
    • Встановити параметр size рівним 1.

До речі, ви можете закоментувати рядок, де було визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Завдання

Ваше завдання - трохи пограти з функцією. Уявіть, що у вас є неймовірно вдала монета, і в 90% випадків, підкидаючи монету, ви отримуєте орел. Дотримуйтесь алгоритму, щоб поекспериментувати:

  1. Імпортуйте об'єкт bernoulli з файлу scipy.stats.
  2. Проведіть експеримент з об'єктом bernoulli за допомогою методу .rvs().
    • Встановити параметр p рівним 0.9.
    • Встановити параметр size рівним 1.

До речі, ви можете закоментувати рядок, де було визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Секція 1. Розділ 3
toggle bottom row

Схема Бернуллі 2/2

Настав час поєднати ваші знання з математики з навичками програмування. Подивіться на цей приклад:

12345678
# Import relevant libraries import numpy as np from scipy.stats import bernoulli # Here, you simulate an experiment of tossing 5 coins experiment = bernoulli.rvs(p = 0.5, size = 5) print(experiment)
copy

Ви можете розглядати цю функцію як справжній експеримент: щоразу, коли ви натискаєте кнопку run, результат буде різним.

Пояснення коду вище:

  1. Вам потрібно імпортувати об'єкт bernoulli з scipy.stats. З цим об'єктом ми будемо проводити ймовірнісний експеримент на комп'ютері.
  2. bernoulli.rvs(p = 0.5, size = 5) означає, що ймовірність отримання голови дорівнює 50%, p = 0.5, розмір вибірки в експерименті 5, size = 5.
  3. Виведіть масив з п'ятьма результатами для кожної монети 1 означає успіх, а 0 - невдачу.
  4. [1 1 1 1 1 0] ми отримали успішний результат для 4 монет і невдалий для останньої.

coins

Note

In this chapter and many other chapters, we will use the np.random.seed() function, do not be petrified it should be written to make your and my outputs equal. Do not change it.

Завдання

Ваше завдання - трохи пограти з функцією. Уявіть, що у вас є неймовірно вдала монета, і в 90% випадків, підкидаючи монету, ви отримуєте орел. Дотримуйтесь алгоритму, щоб поекспериментувати:

  1. Імпортуйте об'єкт bernoulli з файлу scipy.stats.
  2. Проведіть експеримент з об'єктом bernoulli за допомогою методу .rvs().
    • Встановити параметр p рівним 0.9.
    • Встановити параметр size рівним 1.

До речі, ви можете закоментувати рядок, де було визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Завдання

Ваше завдання - трохи пограти з функцією. Уявіть, що у вас є неймовірно вдала монета, і в 90% випадків, підкидаючи монету, ви отримуєте орел. Дотримуйтесь алгоритму, щоб поекспериментувати:

  1. Імпортуйте об'єкт bernoulli з файлу scipy.stats.
  2. Проведіть експеримент з об'єктом bernoulli за допомогою методу .rvs().
    • Встановити параметр p рівним 0.9.
    • Встановити параметр size рівним 1.

До речі, ви можете закоментувати рядок, де було визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Настав час поєднати ваші знання з математики з навичками програмування. Подивіться на цей приклад:

12345678
# Import relevant libraries import numpy as np from scipy.stats import bernoulli # Here, you simulate an experiment of tossing 5 coins experiment = bernoulli.rvs(p = 0.5, size = 5) print(experiment)
copy

Ви можете розглядати цю функцію як справжній експеримент: щоразу, коли ви натискаєте кнопку run, результат буде різним.

Пояснення коду вище:

  1. Вам потрібно імпортувати об'єкт bernoulli з scipy.stats. З цим об'єктом ми будемо проводити ймовірнісний експеримент на комп'ютері.
  2. bernoulli.rvs(p = 0.5, size = 5) означає, що ймовірність отримання голови дорівнює 50%, p = 0.5, розмір вибірки в експерименті 5, size = 5.
  3. Виведіть масив з п'ятьма результатами для кожної монети 1 означає успіх, а 0 - невдачу.
  4. [1 1 1 1 1 0] ми отримали успішний результат для 4 монет і невдалий для останньої.

coins

Note

In this chapter and many other chapters, we will use the np.random.seed() function, do not be petrified it should be written to make your and my outputs equal. Do not change it.

Завдання

Ваше завдання - трохи пограти з функцією. Уявіть, що у вас є неймовірно вдала монета, і в 90% випадків, підкидаючи монету, ви отримуєте орел. Дотримуйтесь алгоритму, щоб поекспериментувати:

  1. Імпортуйте об'єкт bernoulli з файлу scipy.stats.
  2. Проведіть експеримент з об'єктом bernoulli за допомогою методу .rvs().
    • Встановити параметр p рівним 0.9.
    • Встановити параметр size рівним 1.

До речі, ви можете закоментувати рядок, де було визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 1. Розділ 3
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
We're sorry to hear that something went wrong. What happened?
some-alt