Distribución binomial
Distribución binomial
La distribución binomial es una distribución discreta .
Describe el resultado de escenarios binarios, por ejemplo, lanzar una moneda, será cara o cruz.
Tiene tres parámetros:
n- número de intentos.
p- probabilidad de ocurrencia de cada ensayo (por ejemplo, para lanzar una moneda 0,5 cada uno).
size- La forma de la matriz devuelta.
Distribución discreta: la distribución se define en un conjunto separado de eventos, por ejemplo, el resultado de un lanzamiento de moneda es discreto, ya que puede ser solo cara o cruz, mientras que la altura de las personas es continua, ya que puede ser 170, 170,1, 170,11, etc.
Ejemplo
Dados 10 ensayos para lanzar una moneda, genere 10 puntos de datos:
from numpy import random
x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
print(x)
Visualización de Distribución Binomial
Ejemplo
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.binomial(n=10, p=0.5, size=1000), hist=True, kde=False)
plt.show()
Resultado
Diferencia entre distribución normal y binomial
La principal diferencia es que la distribución normal es continua, mientras que la binomial es discreta, pero si hay suficientes puntos de datos, será bastante similar a la distribución normal con cierta ubicación y escala.
Ejemplo
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(loc=50, scale=5, size=1000), hist=False,
label='normal')
sns.distplot(random.binomial(n=100, p=0.5, size=1000), hist=False,
label='binomial')
plt.show()
Resultado
