Понимание распределения вероятности Что такое вероятностное распределение? Какие существуют типы вероятностных распределений? Как это поможет в разработке решений для науки о данных? Позвольте мне попытаться объяснить это очень простыми словами Определение: - Распределение вероятностей - это математическая функция, которая дает вероятности возникновения различных возможных результатов эксперимента. Бросок кубика дает мне набор результатов, распределенных определенным..

Распределения вероятностей — одна из самых интересных тем, с которыми вы столкнетесь при изучении статистики. Этот инструмент нашел большое значение в экономике, финансах, машинном обучении, науке о данных и т. Д. Эта статья будет довольно нематематическим введением в распределения вероятностей. Прежде чем я начну обсуждение вероятностных распределений, я хочу дать очень краткое представление о случайных переменных , которые очень важны для этой темы. Начнем с простого примера...

Этот пост охватывает концепцию случайных величин, функции вероятностной массы и некоторые распространенные дискретные распределения вероятностей, которые вы должны знать как специалист по данным. 1. Что такое случайная величина? При проведении вероятностного эксперимента нас часто интересуют не все детали экспериментальных результатов, а значение некоторой числовой величины, определяемой результатом. Случайные переменные  – это функции с действительными значениями, определенные в..

Биномиальное распределение — это дискретное распределение вероятностей, которое моделирует результаты заданного количества случайных следов некоторого эксперимента или события. Биномиал определяется двумя параметрами: вероятностью успеха в любом заданном испытании и количеством испытаний. Биномиальное распределение показывает, насколько вероятно достижение заданного числа успехов в n испытаниях эксперимента. Например, мы можем смоделировать подбрасывание правильной монеты 10 раз с..

Статистическое расстояние для сравнения двух распределений В этом посте мы просто потратим несколько слов на хорошо известную меру того, насколько данный дистрибутив отличается от другого эталонного дистрибутива. Сначала мы дадим определение такой мере, а затем предоставим интуитивное значение вместе с некоторыми полезными фрагментами кода. Определение Начнем с дискретного случая. Итак, пусть P и Q — два распределения вероятностей, определенные в одном и том же вероятностном..