Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đọcprobability Distribution represents the predicted outcomes of various values for a given data. Probability distributions occur in a variety of forms and sizes, each with its own set of characteristics such as mean, median, mode, skewness, standard deviation, kurtosis, etc. Probability distributions are of various types let’s demonstrate how to find them in this article.
Bàn luận
Phân phối xác suất thể hiện kết quả dự đoán của các giá trị khác nhau cho một dữ liệu nhất định. Phân phối xác suất xảy ra dưới nhiều hình thức và kích cỡ khác nhau, mỗi loại có bộ đặc điểm riêng như trung bình, trung bình, chế độ, độ lệch, độ lệch chuẩn, kurtosis, v.v ... Phân phối xác suất thuộc nhiều loại khác nhau, hãy trình bày cách tìm chúng trong bài viết này .
Python3
Phân phối bình thường
Phân phối bình thường là một phân phối xác suất đối xứng tập trung vào giá trị trung bình, chỉ ra rằng dữ liệu xung quanh giá trị trung bình xảy ra thường xuyên hơn dữ liệu xa nó. Phân phối bình thường cũng được gọi là phân phối Gaussian. Đường cong phân phối bình thường giống như một đường cong chuông. Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tạo dữ liệu được phân phối bình thường bằng cách sử dụng chỉ số hàm.Norm [] tạo dữ liệu ngẫu nhiên liên tục. Thang đo tham số đề cập đến độ lệch chuẩn và LỘC đề cập đến trung bình. plt.distplot [] được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu. KDE đề cập đến ước tính mật độ kernel, các tham số khác là để tùy chỉnh lô. Một đường cong hình chuông có thể được nhìn thấy khi chúng ta hình dung cốt truyện.
import
scipy.stats as stats
data
=
stats.norm[scale
=
scipy.stats as stats
0scipy.stats as stats
1=
scipy.stats as stats
3scipy.stats as stats
4scipy.stats as stats
5scipy.stats as stats
6
import
seaborn as sns
import
0import
1=
import
3import
4
import
matplotlib.pyplot as plt
import
0seaborn as sns
1=
seaborn as sns
3import
4
import
0seaborn as sns
6=
seaborn as sns
8seaborn as sns
9import
0import
1import
4import
3import
4scipy.stats as stats
0import
6
import
7import
8import
9=
matplotlib.pyplot as plt
1matplotlib.pyplot as plt
2=
matplotlib.pyplot as plt
4scipy.stats as stats
6
matplotlib.pyplot as plt
6
Output:
scipy.stats as stats
7=
scipy.stats as stats
9
import
0import
6=
import
8import
4
Python3
Phân phối bình thường là một phân phối xác suất đối xứng tập trung vào giá trị trung bình, chỉ ra rằng dữ liệu xung quanh giá trị trung bình xảy ra thường xuyên hơn dữ liệu xa nó. Phân phối bình thường cũng được gọi là phân phối Gaussian. Đường cong phân phối bình thường giống như một đường cong chuông. Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tạo dữ liệu được phân phối bình thường bằng cách sử dụng chỉ số hàm.Norm [] tạo dữ liệu ngẫu nhiên liên tục. Thang đo tham số đề cập đến độ lệch chuẩn và LỘC đề cập đến trung bình. plt.distplot [] được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu. KDE đề cập đến ước tính mật độ kernel, các tham số khác là để tùy chỉnh lô. Một đường cong hình chuông có thể được nhìn thấy khi chúng ta hình dung cốt truyện.
import
scipy.stats as stats
import
seaborn as sns
import
matplotlib.pyplot as plt
scipy.stats as stats
7=
scipy.stats as stats
9
import
seaborn as sns
import
0import
1=
=
9import
4
import
0import
6=
stats.norm[scale
4import
4
import
0seaborn as sns
1=
seaborn as sns
3import
4
import
0seaborn as sns
6=
seaborn as sns
8seaborn as sns
9import
0import
1=
8import
3import
0scipy.stats as stats
0import
6
import
matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.pyplot as plt
6
Output:
scipy.stats as stats
7=
scipy.stats as stats
9
import
0import
6=
import
8import
4
Python3
Phân phối bình thường là một phân phối xác suất đối xứng tập trung vào giá trị trung bình, chỉ ra rằng dữ liệu xung quanh giá trị trung bình xảy ra thường xuyên hơn dữ liệu xa nó. Phân phối bình thường cũng được gọi là phân phối Gaussian. Đường cong phân phối bình thường giống như một đường cong chuông. Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tạo dữ liệu được phân phối bình thường bằng cách sử dụng chỉ số hàm.Norm [] tạo dữ liệu ngẫu nhiên liên tục. Thang đo tham số đề cập đến độ lệch chuẩn và LỘC đề cập đến trung bình. plt.distplot [] được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu. KDE đề cập đến ước tính mật độ kernel, các tham số khác là để tùy chỉnh lô. Một đường cong hình chuông có thể được nhìn thấy khi chúng ta hình dung cốt truyện.
import
scipy.stats as stats
import
seaborn as sns
import
matplotlib.pyplot as plt
scipy.stats as stats
7=
scipy.stats as stats
9
import
0import
6=
stats.norm[scale
4import
4
import
0seaborn as sns
1=
scipy.stats as stats
39scipy.stats as stats
6
import
7import
8import
9=
scipy.stats as stats
45matplotlib.pyplot as plt
2=
matplotlib.pyplot as plt
4scipy.stats as stats
6
matplotlib.pyplot as plt
6
Output: