Модель биномиального распределения имеет дело с нахождением вероятности успеха события, которое имеет только два возможных результата в серии экспериментов. Например, бросание монеты всегда дает голову или хвост. Вероятность найти ровно 3 головы при повторном подбрасывании монеты 10 раз оценивается во время биномиального распределения.
Мы используем библиотеку seaborn python, которая имеет встроенные функции для создания таких графиков распределения вероятностей. Кроме того, пакет scipy помогает создавать биномиальный дистрибутив.
from scipy.stats import binom import seaborn as sb binom.rvs(size=10,n=20,p=0.8) data_binom = binom.rvs(n=20,p=0.8,loc=0,size=1000) ax = sb.distplot(data_binom, kde=True, color='blue', hist_kws={"linewidth": 25,'alpha':1}) ax.set(xlabel='Binomial', ylabel='Frequency')
Его вывод выглядит следующим образом —