Дискретные одномерные распределения простое и понятное объяснение
Простое и понятное объяснение дискретных одномерных распределений
Понимание математических и визуальных аспектов одномерных дискретных распределений
Знаете ли вы это ощущение? Вы хотите изучить что-то новое, но не знаете, с чего начать. Именно так чувствовали мы, когда хотели разобраться в математическом понимании распределений. Да, наш преподаватель объяснял все эти распределения, но только математически, с помощью формул! Наш преподаватель не объяснил это простым, понятным образом, визуально.
Именно поэтому мы написали эту статью о самых важных одномерных дискретных распределениях. Мы хотим объяснить вам эти распределения математически и визуально. Наша цель – чтобы вы поняли связь между математикой и графическим представлением распределений. Кроме того, мы также приводим пример для каждого распределения.
Для Data Scientist’ов важно понимать, как работают распределения. Предположения о распределении являются основой для некоторых алгоритмов машинного обучения и необходимы для решения статистических вопросов, например, в страховой отрасли.
Мы обсудим следующие распределения:
- Квантовое вычисление для начинающих
- Центры обработки данных могут работать также хорошо с меньшим охлаждением
- Сокращение размерности с помощью Scikit-Learn теория и реализация метода главных компонент (PCA)
- Распределение Бернулли
- Биномиальное распределение
- Геометрическое распределение
- Распределение Пуассона
- Равномерное распределение
Погрузимся в это!
Что такое распределение Бернулли?
Распределение Бернулли с параметром p существует, если случайная величина X имеет два возможных исхода (обозначаемых 0 или 1). X=1 (успех) происходит с вероятностью p, а X=0 (неудача) происходит с вероятностью 1-p.
Давайте рассмотрим пример.
Пример:
X обозначает исход подбрасывания монеты, где X=1 (орел) и X=0 (решка). p – вероятность выпадения орла.
Затем вы рассмотрите визуальное и математическое объяснение распределения Бернулли. Сначала мы начнем с математики!
Математическое описание:
Распределение Бернулли имеет следующие требования:
