python代码实现超几何分布 - 行业资讯 - 肥雀云

　　介绍

今天就跟大家聊聊有关python代码实现超几何分布,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

超几何分布属于离散型随机变量的概率分布问题,随机变量可以取有限个值,在每取一个值时可以求出一个概率,此时求解的方法就是采用古典概型公式。

产品抽样检查中经常遇到一类实际问题,假定在N件产品中有M件不合格品,即不合格率,。

在产品中随机抽n件做检查,发现k件不合格品的概率为,,,k=0, 1, 2,…,最小{n, M}。

亦可写作,,,

(与上式不同的是米可为任意实数,而C表示的组合数M为非负整数)

,为古典概型的组合形式,一种为下限,b为上限,此时我们称随机变量X服从超几何分布(超几何分布)。

需要注意的是:

(1)超几何分布的模型是不放回抽样。

(2)超几何分布中的参数是M, N, N,上述超几何分布记作X ~ H (N, N, M)。

<强> python实例代码:

import numpy as np 　　import matplotlib.pyplot as plt 　　#,超几何分布,超几何(nbad, ngood,还以为,nsample,大?None),好的总数,坏的总数,每次采样数,试验次数　　#,np.random.hypergeometric(10年,20年,5、大?4) 　　#,在一个口袋中装有30个球,其中有10个红球,其余为白球,这些球除颜色外完全相同。游戏者一次从中摸出5个球。　　摸到至少4个红球就中一等奖,那么获一等奖的概率是多少吗? 　　时间=s np.random.hypergeometric(10年,20年,5、大?1000000) 　　p =,总和(s>=4)/1000000。　　打印(p) 　　时间=fig plt.figure (figsize=(6)) 　　时间=a1 fig.add_subplot (2、2、1) 　　a1.hist (s ,垃圾箱=20,颜色=& # 39;k # 39;,α=0.3) 　　plt.show ()

看完上述内容,你们对python代码实现超几何分布有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注行业资讯频道,感谢大家的支持。