【Python-Numpy】numpy.random.binomial()的解析与使用
2023-09-14 09:12:40 时间
1 作用
从二项分布中抽取样本。
从具有指定参数,n次试验和p个成功概率的二项式分布中抽取样本,其中n个整数> = 0,且p在[0,1]区间内。(n可以作为浮点输入,但在使用中会被截断为整数)
2 参数解析
numpy.random.binomial(n,p,size = None )
-
n
n个int或int的数组
分布的参数,> =0。也接受浮点数,但它们将被截断为整数。 -
p
float或float数组
分布参数> = 0和<= 1。 -
size
int或int元组,可选
输出形状。如果给定的形状,如果size为(默认),则和均为标量时,将返回单个值。
3 何时使用
当使用随机样本估算总体中某个比例的标准误差时,正态分布就很好,除非乘积p * n <= 5,其中p =总体比例估计,n =样本数,在这种情况下而是使用二项式分布。
例如,一个15个人的样本显示了4个左撇子和11个右撇子。那么p = 4/15 = 27%。0.27 * 15 = 4,小于5,因此在这种情况下应使用二项式分布。
3 举例使用
1、 从分布中抽取样本:投掷硬币10次的结果,测试了1000次。
n, p = 10, .5 # n样本数量, p每个样本的概率
s = np.random.binomial(n, p, 1000)
2、一个真实的例子。一家公司钻了9口石油勘探井,每口井的成功概率估计为0.1。所有九口井都失败了。发生这种情况的可能性是多少?
让我们对模型进行20,000次试验,并计算产生零阳性结果的数目。
sum(np.random.binomial(9, 0.1, 20000) == 0)/20000.
输出
0.38885
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