Зміст курсу
Теорія ймовірностей
Теорія ймовірностей
Перший експеримент
Для того, щоб стати аналітиком даних, важливо розуміти, що ми будемо проводити багато експериментів. Тут ми познайомимося з декількома функціями захоплення!
Приклад з реального життя
Уявіть, що ми працюємо в агентстві нерухомості, і нам потрібно знати, скільки позитивних відповідей ми отримаємо від усіх опитаних.
На цьому курсі ми вивчимо такі цікаві функції з точки зору програмування.
Подивіться на приклад і все стане зрозумілим:
Загальна формула:
У цьому експерименті ми будемо працювати з функцією binom.pmf(k, n, p). Ця функція допомагає обчислити ймовірність отримати рівно k успіхів серед n випробувань з ймовірністю успіху для кожного експерименту p.
from scipy.stats import binom # Calculate the probability experiment = binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p=0.20) print(experiment)
Пояснення:.
- Як завжди, ми імпортуємо об'єкти з
scipy.statsза допомогою кодуfrom scipy.stats import binom. binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p = 0.20)ймовірність отримати1000успіхів серед20 000випробувань з ймовірністю успіху20%.
Цікавий факт
Результат нашого коду нульовий, але ми працювали з величезною вибіркою, в задачі ми отримаємо більш зрозумілий результат.
Завдання
Уявіть, що наше завдання - зробити деякі розрахунки для благодійної організації, просто для практики.
Ваше завдання - обчислити ймовірність того, що рівно 5 кошенят знайдуть домівку, якщо в притулку знаходиться 12 кошенят. У цьому місті кошенят забирають з притулку з ймовірністю 75%. Імпортуйте відповідну бібліотеку.
- Імпортувати об'єкт
binomзscipy.stats. - Обчислити ймовірність того, що рівно
5кошенят з12знайдуть домівку з ймовірністю успіху75%.
Тут результат буде менш обнадійливим.
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Перший експеримент
Для того, щоб стати аналітиком даних, важливо розуміти, що ми будемо проводити багато експериментів. Тут ми познайомимося з декількома функціями захоплення!
Приклад з реального життя
Уявіть, що ми працюємо в агентстві нерухомості, і нам потрібно знати, скільки позитивних відповідей ми отримаємо від усіх опитаних.
На цьому курсі ми вивчимо такі цікаві функції з точки зору програмування.
Подивіться на приклад і все стане зрозумілим:
Загальна формула:
У цьому експерименті ми будемо працювати з функцією binom.pmf(k, n, p). Ця функція допомагає обчислити ймовірність отримати рівно k успіхів серед n випробувань з ймовірністю успіху для кожного експерименту p.
from scipy.stats import binom # Calculate the probability experiment = binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p=0.20) print(experiment)
Пояснення:.
- Як завжди, ми імпортуємо об'єкти з
scipy.statsза допомогою кодуfrom scipy.stats import binom. binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p = 0.20)ймовірність отримати1000успіхів серед20 000випробувань з ймовірністю успіху20%.
Цікавий факт
Результат нашого коду нульовий, але ми працювали з величезною вибіркою, в задачі ми отримаємо більш зрозумілий результат.
Завдання
Уявіть, що наше завдання - зробити деякі розрахунки для благодійної організації, просто для практики.
Ваше завдання - обчислити ймовірність того, що рівно 5 кошенят знайдуть домівку, якщо в притулку знаходиться 12 кошенят. У цьому місті кошенят забирають з притулку з ймовірністю 75%. Імпортуйте відповідну бібліотеку.
- Імпортувати об'єкт
binomзscipy.stats. - Обчислити ймовірність того, що рівно
5кошенят з12знайдуть домівку з ймовірністю успіху75%.
Тут результат буде менш обнадійливим.
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Перший експеримент
Для того, щоб стати аналітиком даних, важливо розуміти, що ми будемо проводити багато експериментів. Тут ми познайомимося з декількома функціями захоплення!
Приклад з реального життя
Уявіть, що ми працюємо в агентстві нерухомості, і нам потрібно знати, скільки позитивних відповідей ми отримаємо від усіх опитаних.
На цьому курсі ми вивчимо такі цікаві функції з точки зору програмування.
Подивіться на приклад і все стане зрозумілим:
Загальна формула:
У цьому експерименті ми будемо працювати з функцією binom.pmf(k, n, p). Ця функція допомагає обчислити ймовірність отримати рівно k успіхів серед n випробувань з ймовірністю успіху для кожного експерименту p.
from scipy.stats import binom # Calculate the probability experiment = binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p=0.20) print(experiment)
Пояснення:.
- Як завжди, ми імпортуємо об'єкти з
scipy.statsза допомогою кодуfrom scipy.stats import binom. binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p = 0.20)ймовірність отримати1000успіхів серед20 000випробувань з ймовірністю успіху20%.
Цікавий факт
Результат нашого коду нульовий, але ми працювали з величезною вибіркою, в задачі ми отримаємо більш зрозумілий результат.
Завдання
Уявіть, що наше завдання - зробити деякі розрахунки для благодійної організації, просто для практики.
Ваше завдання - обчислити ймовірність того, що рівно 5 кошенят знайдуть домівку, якщо в притулку знаходиться 12 кошенят. У цьому місті кошенят забирають з притулку з ймовірністю 75%. Імпортуйте відповідну бібліотеку.
- Імпортувати об'єкт
binomзscipy.stats. - Обчислити ймовірність того, що рівно
5кошенят з12знайдуть домівку з ймовірністю успіху75%.
Тут результат буде менш обнадійливим.
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Для того, щоб стати аналітиком даних, важливо розуміти, що ми будемо проводити багато експериментів. Тут ми познайомимося з декількома функціями захоплення!
Приклад з реального життя
Уявіть, що ми працюємо в агентстві нерухомості, і нам потрібно знати, скільки позитивних відповідей ми отримаємо від усіх опитаних.
На цьому курсі ми вивчимо такі цікаві функції з точки зору програмування.
Подивіться на приклад і все стане зрозумілим:
Загальна формула:
У цьому експерименті ми будемо працювати з функцією binom.pmf(k, n, p). Ця функція допомагає обчислити ймовірність отримати рівно k успіхів серед n випробувань з ймовірністю успіху для кожного експерименту p.
from scipy.stats import binom # Calculate the probability experiment = binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p=0.20) print(experiment)
Пояснення:.
- Як завжди, ми імпортуємо об'єкти з
scipy.statsза допомогою кодуfrom scipy.stats import binom. binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p = 0.20)ймовірність отримати1000успіхів серед20 000випробувань з ймовірністю успіху20%.
Цікавий факт
Результат нашого коду нульовий, але ми працювали з величезною вибіркою, в задачі ми отримаємо більш зрозумілий результат.
Завдання
Уявіть, що наше завдання - зробити деякі розрахунки для благодійної організації, просто для практики.
Ваше завдання - обчислити ймовірність того, що рівно 5 кошенят знайдуть домівку, якщо в притулку знаходиться 12 кошенят. У цьому місті кошенят забирають з притулку з ймовірністю 75%. Імпортуйте відповідну бібліотеку.
- Імпортувати об'єкт
binomзscipy.stats. - Обчислити ймовірність того, що рівно
5кошенят з12знайдуть домівку з ймовірністю успіху75%.
Тут результат буде менш обнадійливим.
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