『確率分布』をPythonでの実装を交えながら超わかりやすく解説

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Күн бұрын

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@みか-t6t 2 жыл бұрын

自分で書いたコードがグラフになる、って楽しいですね。 100本ノックでグラフ作成を実装したとき、自分の手を動かして記述したものがきちんと動いたことに、達成感がありました。今回の動画も何度も見直しして、自分のものにしたいです。 Pythonでできることをご紹介いただきありがとうございます。「偶然」の統計学は知らなかったので、図書館で予約しました。

@ショットパンプキン 2 жыл бұрын

今回も勉強させて頂きました。今回のコードの一部。自分用のメモですが少しでも他の方にお役に立てるならばと。 #モジュールのインポート import numpy as np import pandas as pd !pip install japanize-matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import japanize_matplotlib import seaborn as sns sns.set() plt.show() from scipy.stats import binom #統計的な計算を行う。二項分布 import math #グラフプロット用の独自関数 def plotBinomial(N,p):#N 試行回数(ガチャ引く回数)、p:(当たる)確率 xs = [] ys = [] for x in range(N +1 ): xs.append(x) ys.append(binom.pmf(x,N,p)) fig = plt.figure(figsize = (8,5)) graph = fig.add_subplot(1,1,1) graph.bar(xs,ys) #確率を計算する独自関数 def calcProbability(k,N,p):# k:試行回数中の発生回数。N:試行回数。p：確率 pro = sum(binom.pmf(k,N,p))*100 # 二項分布の確率計算 pro = round(pro,2) # roundで四捨五入。 return pro #Aさん。 p = 0.1 #１回当たるもので N = 10 #試行回数10回で k = [2] #２回当たりました。 calcProbability(k,N,p) print("Aさんのような事象が起こる確率",calcProbability(k,N,p),"%です。" ) #Bさん。 p = 0.1 #当たる確率10%で N = 50 #試行回数50回で k = [1] #1回当たりました。 calcProbability(k,N,p) print("Bさんのような事象が起こる確率",calcProbability(k,N,p),"%です。" ) #Cさん。 p = 0.1 #当たる確率10%で N = 100 #試行回数100回で k = [1] #1回当たりました。 calcProbability(k,N,p) print("Cさんのような事象が起こる確率",calcProbability(k,N,p),"%です。" )

@pikaichi1541 2 жыл бұрын

初歩的な質問で申し訳ないのですが、 for文でrange(N+1)になっている意味がちょっと分からないので、教えていただけませんか？

@due1967 2 жыл бұрын

例えば10回の試行をする場合、その当たりも数は 0回、1回、…9回、10回となり、確率変数が11個できるのでN+1になってます。あってるかな🤭

@marx_d_24 2 жыл бұрын

range(N)にしてしまうとNになったタイミングでfor文のループから外れてしまいます。つまりN回目の事象にはfor文の中身が計算されないことになります。 N回目の事象を計算するためにrange(N+1)にしています。例 for i in range(10): print(i) →最後に10は表示されない

@pikaichi1541 2 жыл бұрын

ありがとうございました。お陰さまで理解出来ました。