Distribuição binomial
Distribuição binomial
A Distribuição Binomial é uma Distribuição Discreta .
Ele descreve o resultado de cenários binários, por exemplo, lançamento de uma moeda, será cara ou coroa.
Possui três parâmetros:
n- número de tentativas.
p- probabilidade de ocorrência de cada tentativa (por exemplo, para lançamento de uma moeda 0,5 cada).
size- A forma da matriz retornada.
Distribuição Discreta: A distribuição é definida em um conjunto separado de eventos, por exemplo, o resultado de um sorteio é discreto, pois pode ser apenas cara ou coroa, enquanto a altura das pessoas é contínua, pois pode ser 170, 170,1, 170,11 e assim por diante.
Exemplo
Dadas 10 tentativas de lançamento de moedas, gere 10 pontos de dados:
from numpy import random
x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
print(x)
Visualização da Distribuição Binomial
Exemplo
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.binomial(n=10, p=0.5, size=1000), hist=True, kde=False)
plt.show()
Resultado
Diferença entre distribuição normal e binomial
A principal diferença é que a distribuição normal é contínua, enquanto a binomial é discreta, mas se houver pontos de dados suficientes, será bastante semelhante à distribuição normal com certos loc e escala.
Exemplo
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(loc=50, scale=5, size=1000), hist=False,
label='normal')
sns.distplot(random.binomial(n=100, p=0.5, size=1000), hist=False,
label='binomial')
plt.show()
Resultado
