Плотность распределения вероятности
Как построить графики распределения дискретных величин в Excel, Yandex DataLens и Python
Никогда не был сторонником решения задачи альтернативными способами, когда знаешь универсальный, но опыт подсказывает другое. Причиной этому служит несколько факторов, среди которых очевидная перепроверка, так как гораздо больше доверия испытываешь к результатам, подтверждаемым другим путем. Кроме того, никто не отменял закон подлости, когда рядом подходящего инструмента может не оказаться. Однако есть и более значимые факторы, на которые даже не обращаешь внимания, пока не испробуешь несколько средств...
Плотность вероятности - это не сама вероятность
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...