Источник: Nuances of Programming Наибольшее значение вероятности — единица. Это общеизвестный факт! Однако для некоторых плотностей вероятности (например, плотности вероятности экспоненциального распределения на графике ниже), когда λ= 1.5 и 𝒙 = 0 плотность вероятности 1.5, что очевидно больше 1! 1. Почему так? Даже если плотность вероятности f(x) принимает значение больше 1, если область, в которую она интегрируется, меньше 1, то она сводится к 1. Рассмотрим пример простой плотности вероятности — непрерывное равномерное распределение в области [0, 0...
Функция вероятности в Python По умолчанию в этом языке программирования не предусмотрена работа с вероятностными распределениями. Поэтому первым делом импортируем нужные функции из библиотеки SciPy. # Импортируем в Python статистические функции.
from scipy import stats. Для каждого распределения, в SciPy есть своё обозначение: Эти распределения как раз и находятся в импортированном модуле stats. Например, распределение Бернулли в Python определяется как stats.bernoulli(p). Пример№ 1 Пятеро друзей...