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

Зміст курсу

Теорія ймовірностей

Теорія ймовірностей

1. Ознайомемося з основними правилами
Випадкова зміннаСхема Бернуллі 1/2Схема Бернуллі 2/2Біноміальна ймовірність 1/2Біноміальна ймовірність 2/2
2. Ймовірності декількох подій
Додавання ймовірностейОбчислення зв'язаних ймовірностейВикликПеремножуємо ймовірностіЗалежні ймовірностіЗакон повної ймовірностіТеорема БайєсаВиклик
3. Проводимо захоплюючі експерименти
Перший експериментДругий експериментТретій експериментПоєднуйте свої знання
4. Дискретні розподіли
Дискретний рівномірний розподілОбчислити захоплюючу ймовірністьРозподіл БернулліБіноміальний розподілВикликПуассонівський розподілВиклик
5. Нормальний розподіл
Нормальний розподілВиклик 1Виклик 2

Біноміальна ймовірність 2/2

Подивіться на приклад коду біноміальної ймовірності


              
12345

            
# Import relevant library
from scipy.stats import binom
# Here, we simulate an experiment of tossing 5 coins three times
experiment = binom.rvs(p = 0.5, size = 5, n = 3)
print(experiment)
copy

Пояснення коду вище:

  1. Нам потрібно імпортувати об'єкт binom з файлу scipy.stats.
  2. binom.rvs(p = 0.5, size = 5, n = 3) означає, що ймовірність отримати голову дорівнює 50 %, p = 0.5; розмір вибірки в експерименті 5, size = 5; кількість випробувань 3, n = 3.
  3. У вихідний файл виведіть масив з п'ятьма результатами для кожної монети з кількістю успішних спроб для кожної монети.

Завдання

Ваше завдання тут майже таке ж, як і в попередньому розділі, грайте з однією монетою!

Уявіть, що у вас є монета із загальною ймовірністю 50%. Дійте за таким алгоритмом:

  1. Імпортувати об'єкт binom з файлу scipy.stats.
  2. Провести експеримент з об'єктом binom за допомогою функції rvs():
    • Встановити параметр p рівним 0.5.
    • Встановити параметр size рівним 1.
    • Встановити параметр n рівним 5.

Зверніть увагу, що ви можете закоментувати рядок, де визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Завдання

Ваше завдання тут майже таке ж, як і в попередньому розділі, грайте з однією монетою!

Уявіть, що у вас є монета із загальною ймовірністю 50%. Дійте за таким алгоритмом:

  1. Імпортувати об'єкт binom з файлу scipy.stats.
  2. Провести експеримент з об'єктом binom за допомогою функції rvs():
    • Встановити параметр p рівним 0.5.
    • Встановити параметр size рівним 1.
    • Встановити параметр n рівним 5.

Зверніть увагу, що ви можете закоментувати рядок, де визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Примітка

Пояснення результатів : Ми підкидали одну монету п'ять разів, і лише у трьох випадках вона принесла успіх.

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 5
toggle bottom row

Біноміальна ймовірність 2/2

Подивіться на приклад коду біноміальної ймовірності


              
12345

            
# Import relevant library
from scipy.stats import binom
# Here, we simulate an experiment of tossing 5 coins three times
experiment = binom.rvs(p = 0.5, size = 5, n = 3)
print(experiment)
copy

Пояснення коду вище:

  1. Нам потрібно імпортувати об'єкт binom з файлу scipy.stats.
  2. binom.rvs(p = 0.5, size = 5, n = 3) означає, що ймовірність отримати голову дорівнює 50 %, p = 0.5; розмір вибірки в експерименті 5, size = 5; кількість випробувань 3, n = 3.
  3. У вихідний файл виведіть масив з п'ятьма результатами для кожної монети з кількістю успішних спроб для кожної монети.

Завдання

Ваше завдання тут майже таке ж, як і в попередньому розділі, грайте з однією монетою!

Уявіть, що у вас є монета із загальною ймовірністю 50%. Дійте за таким алгоритмом:

  1. Імпортувати об'єкт binom з файлу scipy.stats.
  2. Провести експеримент з об'єктом binom за допомогою функції rvs():
    • Встановити параметр p рівним 0.5.
    • Встановити параметр size рівним 1.
    • Встановити параметр n рівним 5.

Зверніть увагу, що ви можете закоментувати рядок, де визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Завдання

Ваше завдання тут майже таке ж, як і в попередньому розділі, грайте з однією монетою!

Уявіть, що у вас є монета із загальною ймовірністю 50%. Дійте за таким алгоритмом:

  1. Імпортувати об'єкт binom з файлу scipy.stats.
  2. Провести експеримент з об'єктом binom за допомогою функції rvs():
    • Встановити параметр p рівним 0.5.
    • Встановити параметр size рівним 1.
    • Встановити параметр n рівним 5.

Зверніть увагу, що ви можете закоментувати рядок, де визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Примітка

Пояснення результатів : Ми підкидали одну монету п'ять разів, і лише у трьох випадках вона принесла успіх.

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 5
toggle bottom row

Біноміальна ймовірність 2/2

Подивіться на приклад коду біноміальної ймовірності


              
12345

            
# Import relevant library
from scipy.stats import binom
# Here, we simulate an experiment of tossing 5 coins three times
experiment = binom.rvs(p = 0.5, size = 5, n = 3)
print(experiment)
copy

Пояснення коду вище:

  1. Нам потрібно імпортувати об'єкт binom з файлу scipy.stats.
  2. binom.rvs(p = 0.5, size = 5, n = 3) означає, що ймовірність отримати голову дорівнює 50 %, p = 0.5; розмір вибірки в експерименті 5, size = 5; кількість випробувань 3, n = 3.
  3. У вихідний файл виведіть масив з п'ятьма результатами для кожної монети з кількістю успішних спроб для кожної монети.

Завдання

Ваше завдання тут майже таке ж, як і в попередньому розділі, грайте з однією монетою!

Уявіть, що у вас є монета із загальною ймовірністю 50%. Дійте за таким алгоритмом:

  1. Імпортувати об'єкт binom з файлу scipy.stats.
  2. Провести експеримент з об'єктом binom за допомогою функції rvs():
    • Встановити параметр p рівним 0.5.
    • Встановити параметр size рівним 1.
    • Встановити параметр n рівним 5.

Зверніть увагу, що ви можете закоментувати рядок, де визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Завдання

Ваше завдання тут майже таке ж, як і в попередньому розділі, грайте з однією монетою!

Уявіть, що у вас є монета із загальною ймовірністю 50%. Дійте за таким алгоритмом:

  1. Імпортувати об'єкт binom з файлу scipy.stats.
  2. Провести експеримент з об'єктом binom за допомогою функції rvs():
    • Встановити параметр p рівним 0.5.
    • Встановити параметр size рівним 1.
    • Встановити параметр n рівним 5.

Зверніть увагу, що ви можете закоментувати рядок, де визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Примітка

Пояснення результатів : Ми підкидали одну монету п'ять разів, і лише у трьох випадках вона принесла успіх.

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

Все було зрозуміло?

Подивіться на приклад коду біноміальної ймовірності


              
12345

            
# Import relevant library
from scipy.stats import binom
# Here, we simulate an experiment of tossing 5 coins three times
experiment = binom.rvs(p = 0.5, size = 5, n = 3)
print(experiment)
copy

Пояснення коду вище:

  1. Нам потрібно імпортувати об'єкт binom з файлу scipy.stats.
  2. binom.rvs(p = 0.5, size = 5, n = 3) означає, що ймовірність отримати голову дорівнює 50 %, p = 0.5; розмір вибірки в експерименті 5, size = 5; кількість випробувань 3, n = 3.
  3. У вихідний файл виведіть масив з п'ятьма результатами для кожної монети з кількістю успішних спроб для кожної монети.

Завдання

Ваше завдання тут майже таке ж, як і в попередньому розділі, грайте з однією монетою!

Уявіть, що у вас є монета із загальною ймовірністю 50%. Дійте за таким алгоритмом:

  1. Імпортувати об'єкт binom з файлу scipy.stats.
  2. Провести експеримент з об'єктом binom за допомогою функції rvs():
    • Встановити параметр p рівним 0.5.
    • Встановити параметр size рівним 1.
    • Встановити параметр n рівним 5.

Зверніть увагу, що ви можете закоментувати рядок, де визначено np.random.seed() і "погратися з монетою", щоб отримати різні результати.

Примітка

Пояснення результатів : Ми підкидали одну монету п'ять разів, і лише у трьох випадках вона принесла успіх.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 1. Розділ 5
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