Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Неперервний Рівномірний Розподіл | Поширені Неперервні Розподіли
Основи Теорії Ймовірностей
course content

Зміст курсу

Основи Теорії Ймовірностей

Основи Теорії Ймовірностей

1. Базові Поняття Теорії Ймовірностей
2. Ймовірність Складних Подій
3. Поширені Дискретні Розподіли
4. Поширені Неперервні Розподіли
5. Коваріація та Кореляція

book
Неперервний Рівномірний Розподіл

Неперервний розподіл описує стохастичний експеримент з нескінченною кількістю можливих результатів.

Неперервний рівномірний розподіл

Неперервний рівномірний розподіл описує експеримент, у якому всі результати в межах інтервалу мають однакову ймовірність появи.
Якщо змінна розподілена рівномірно, для обчислення ймовірностей можна використовувати геометричний підхід.

Приклад

Розглянемо відрізок довжиною 10 одиниць. Яка ймовірність випадково вибрати точку на відрізку так, щоб відстань від початку до цієї точки була між 3 and 7 одиницями?

У цьому випадку положення або точка розподілені рівномірно на відрізку довжиною 10.
Можна просто поділити довжину бажаного інтервалу на всю довжину відрізка.
Також можна скористатися методом .cdf() класу scipy.stats.uniform для обчислення відповідної ймовірності:

12345678910111213141516
from scipy.stats import uniform # Parameters of an experiment whole_length = 10 range_start = 3 range_end = 7 # Geometrical approach desired_length = range_end - range_start geom_proba = desired_length / whole_length print(f'Geometrical probability is {geom_proba:.4f}') # Using `.cdf()` method upper_cdf = uniform.cdf(range_end, loc=0, scale=whole_length) lower_cdf = uniform.cdf(range_start, loc=0, scale=whole_length) cdf_proba = upper_cdf - lower_cdf print(f'Probability using .cdf() is {cdf_proba:.4f}')
copy

Перший параметр методу .cdf() визначає точку, у якій обчислюється ймовірність; параметр loc визначає початок відрізка, а scale — довжину відрізка.

Метод .cdf() обчислює ймовірність того, що результат експерименту потрапить у певний інтервал: .cdf(interval_end) - .cdf(interval_start).
Детальніше цей метод буде розглянуто у курсі Probability Theory Mastering.

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 1

Запитати АІ

expand
ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

course content

Зміст курсу

Основи Теорії Ймовірностей

Основи Теорії Ймовірностей

1. Базові Поняття Теорії Ймовірностей
2. Ймовірність Складних Подій
3. Поширені Дискретні Розподіли
4. Поширені Неперервні Розподіли
5. Коваріація та Кореляція

book
Неперервний Рівномірний Розподіл

Неперервний розподіл описує стохастичний експеримент з нескінченною кількістю можливих результатів.

Неперервний рівномірний розподіл

Неперервний рівномірний розподіл описує експеримент, у якому всі результати в межах інтервалу мають однакову ймовірність появи.
Якщо змінна розподілена рівномірно, для обчислення ймовірностей можна використовувати геометричний підхід.

Приклад

Розглянемо відрізок довжиною 10 одиниць. Яка ймовірність випадково вибрати точку на відрізку так, щоб відстань від початку до цієї точки була між 3 and 7 одиницями?

У цьому випадку положення або точка розподілені рівномірно на відрізку довжиною 10.
Можна просто поділити довжину бажаного інтервалу на всю довжину відрізка.
Також можна скористатися методом .cdf() класу scipy.stats.uniform для обчислення відповідної ймовірності:

12345678910111213141516
from scipy.stats import uniform # Parameters of an experiment whole_length = 10 range_start = 3 range_end = 7 # Geometrical approach desired_length = range_end - range_start geom_proba = desired_length / whole_length print(f'Geometrical probability is {geom_proba:.4f}') # Using `.cdf()` method upper_cdf = uniform.cdf(range_end, loc=0, scale=whole_length) lower_cdf = uniform.cdf(range_start, loc=0, scale=whole_length) cdf_proba = upper_cdf - lower_cdf print(f'Probability using .cdf() is {cdf_proba:.4f}')
copy

Перший параметр методу .cdf() визначає точку, у якій обчислюється ймовірність; параметр loc визначає початок відрізка, а scale — довжину відрізка.

Метод .cdf() обчислює ймовірність того, що результат експерименту потрапить у певний інтервал: .cdf(interval_end) - .cdf(interval_start).
Детальніше цей метод буде розглянуто у курсі Probability Theory Mastering.

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 1
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt