Con la ayuda del método sympy.stats.Binomial() , podemos crear una variable aleatoria finita que represente una distribución binomial.
Una distribución binomial es la probabilidad de un resultado de ÉXITO o FALLO en un experimento o encuesta que se repite varias veces.
Syntax: sympy.stats.Binomial(name, n, p, succ=1, fail=0) Parameters: name: distribution name n: Positive Integer, represents number of trials p: Rational Number between 0 and 1, represents probability of success succ: Represents event of success, by default is 1 fail: Represents event of failure, by default is 0
Ejemplo 1 :
Python3
# Import sympy, Binomial, density from sympy.stats import Binomial, density # Using sympy.stats.Binomial() method X = Binomial('X', 4, 1 / 3) binDist = density(X).dict print(binDist)
Producción :
{0: 16/81, 1: 32/81, 2: 8/27, 3: 8/81, 4: 1/81}
Ejemplo #2:
Python3
# Import sympy, Binomial, density from sympy.stats import Binomial, density # Using sympy.stats.Binomial() method X = Binomial('X', 4, 1 / 3, 1 / 2) binDist = density(X).dict print(binDist)
Producción :
{0: 16/81, 1/2: 32/81, 2: 1/81, 3/2: 8/81, 1: 8/27}
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por ravikishor y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA