Die Wahrscheinlichkeit, in einem Intervall von a<\/em> bis b<\/em> einen Wert zwischen x 1<\/sub> und x 2<\/sub> zu erhalten, kann mit der Formel ermittelt werden:<\/span><\/p>\n P(einen Wert zwischen x 1<\/sub> und x 2<\/sub> erhalten) = (x 2<\/sub> \u2013 x 1<\/sub> ) \/ (b \u2013 a)<\/span> <\/p>\n Um die Wahrscheinlichkeiten im Zusammenhang mit der Gleichverteilung in Python zu berechnen, k\u00f6nnen wir die Funktion scipy.stats.uniform()<\/a> verwenden, die die folgende grundlegende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n scipy.stats.uniform(x, loc, scale)<\/span><\/strong><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Angenommen, ein Bus kommt alle 20 Minuten an eine Bushaltestelle. Wenn Sie an der Bushaltestelle ankommen, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Bus in 8 Minuten oder weniger ankommt?<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen den folgenden Code in Python verwenden, um diese Wahrscheinlichkeit zu berechnen:<\/span><\/p>\n Die Wahrscheinlichkeit, dass der Bus in 8 Minuten oder weniger ankommt, betr\u00e4gt 0,4<\/strong> .<\/span><\/p>\n Das Gewicht einer bestimmten Froschart liegt gleichm\u00e4\u00dfig zwischen 15 und 25 Gramm. Wenn Sie zuf\u00e4llig einen Frosch ausw\u00e4hlen, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass er zwischen 17 und 19 Gramm wiegt?<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen den folgenden Code in Python verwenden, um diese Wahrscheinlichkeit zu berechnen:<\/span><\/p>\n Die Wahrscheinlichkeit, dass der Frosch zwischen 17 und 19 Gramm wiegt, betr\u00e4gt 0,2<\/strong> .<\/span><\/p>\n Die Dauer eines NBA-Spiels liegt gleichm\u00e4\u00dfig zwischen 120 und 170 Minuten. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hltes NBA-Spiel l\u00e4nger als 150 Minuten dauert?<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen den folgenden Code in Python verwenden, um diese Wahrscheinlichkeit zu berechnen:<\/span><\/p>\n Die Wahrscheinlichkeit, dass ein zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hltes NBA-Spiel l\u00e4nger als 150 Minuten dauert, betr\u00e4gt 0,4<\/strong> .<\/span><\/p>\n Bonus:<\/strong> Sie k\u00f6nnen die L\u00f6sung f\u00fcr jedes Beispiel mit dem Uniform Distribution Calculator \u00fcberpr\u00fcfen.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere g\u00e4ngige Distributionen in Python verwenden:<\/span><\/p>\n So verwenden Sie die Binomialverteilung in Python<\/a> Eine Gleichverteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, bei der jeder Wert zwischen einem Intervall von a bis b die gleiche Wahrscheinlichkeit hat, ausgew\u00e4hlt zu werden. Die Wahrscheinlichkeit, in einem Intervall von a bis b einen Wert zwischen x 1 und x 2 zu erhalten, kann mit der Formel ermittelt werden: P(einen Wert zwischen x 1 und x […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"Beispiel](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/uniforme_pic.jpg\")
<\/p>\n\n
Beispiel 1<\/strong><\/span><\/h3>\n
from<\/span> scipy. stats<\/span> import<\/span> uniform\n\n#calculate uniform probability\n<\/span>uniform. cdf<\/span> (x=8, loc=0, scale=20) - uniform. cdf<\/span> (x=0, loc=0, scale=20)\n\n0.4<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2<\/strong><\/span><\/h3>\n
from<\/span> scipy. stats<\/span> import<\/span> uniform\n\n#calculate uniform probability\n<\/span>uniform. cdf<\/span> (x=19, loc=15, scale=10) - uniform. cdf<\/span> (x=17, loc=15, scale=10)\n\n0.2<\/strong><\/pre>\n Beispiel 3<\/strong><\/span><\/h3>\n
from scipy. stats<\/span> import<\/span> uniform<\/span>\n\n#calculate uniform probability \nuniform. cdf<\/span> (x=170, loc=120, scale=50) - uniform. cdf<\/span> (x=150, loc=120, scale=50)\n\n0.4<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So verwenden Sie die Poisson-Verteilung in Python<\/a>
So verwenden Sie die t-Verteilung in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"