Настав час перейти до третього експерименту, який має бути корисним для нас як для data scientist!

Загальна формула:

У цьому експерименті ми будемо працювати з функцією binom.cdf(k, n, p). Ця функція допомагає обчислити ймовірність отримання k або менше успіхів серед n випробувань з ймовірністю успіху для кожного експерименту p.

Приклад з реального життя:

Уявіть, що ми працюємо в банку, і минулого місяця банк отримав 200 клієнтів; ми знаємо, що ймовірність того, що клієнти продовжать працювати з банком, становить 60%. Обчисліть ймовірність того, що з нами залишиться 70 або менше клієнтів.

Код:

python

До речі, ця функція є однією з найпоширеніших. Дійсно, тут важко отримати нуль, тому що нам потрібно 70 або менше (у цьому випадку), тому 1 - це теж релевантний результат! У порівнянні з попередніми функціями (експериментами), де ми отримували принаймні або точно визначену кількість успіхів.

By the way, this function is one of the most commonly used. Indeed it is hard to get zero here because we need 70 or less(in this case), so 1 is a relevant result too! In comparison to the previous functions(experiments) where we would receive at least or exactly defined number of successes.