Die folgende Wahrscheinlichkeitsverteilung sagt uns beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Fu\u00dfballmannschaft in einem bestimmten Spiel eine bestimmte Anzahl Tore schie\u00dft:<\/span> <\/p>\n Um den Erwartungswert<\/strong> einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zu ermitteln, k\u00f6nnen wir die folgende Formel verwenden:<\/span><\/p>\n \u00b5 = \u03a3x * P(x)<\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Die erwartete Anzahl an Toren f\u00fcr die Fu\u00dfballmannschaft w\u00fcrde beispielsweise wie folgt berechnet:<\/span><\/p>\n \u03bc = 0*0,18 + 1*0,34 + 2*0,35 + 3*0,11 + 4*0,02 = 1,45<\/strong> Tore.<\/span><\/p>\n Um den Erwartungswert einer Wahrscheinlichkeitsverteilung in Python zu berechnen, k\u00f6nnen wir eine einfache Funktion definieren:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie der erwartete Wert einer Wahrscheinlichkeitsverteilung mithilfe der zuvor definierten Funktion Expected_value()<\/strong> berechnet wird:<\/span><\/p>\n Der erwartete Wert betr\u00e4gt 1,45<\/strong> . Dies entspricht dem Wert, den wir zuvor manuell berechnet haben.<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass diese Funktion einen Fehler zur\u00fcckgibt, wenn die L\u00e4nge des Wertearrays und des Wahrscheinlichkeitsarrays nicht gleich sind.<\/span><\/p>\n Zum Beispiel:<\/span><\/p>\n Wir erhalten eine Fehlermeldung, weil die L\u00e4nge des ersten Arrays 5<\/strong> betr\u00e4gt, w\u00e4hrend die L\u00e4nge des zweiten Arrays 7<\/strong> betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n Damit diese Erwartungswertfunktion funktioniert, muss die L\u00e4nge beider Arrays gleich sein.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere Metriken in Python berechnen:<\/span><\/p>\n So berechnen Sie einen getrimmten Mittelwert in Python<\/a> Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung gibt uns die Wahrscheinlichkeit an, mit der eine Zufallsvariable bestimmte Werte annimmt. Die folgende Wahrscheinlichkeitsverteilung sagt uns beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Fu\u00dfballmannschaft in einem bestimmten Spiel eine bestimmte Anzahl Tore schie\u00dft: Um den Erwartungswert einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zu ermitteln, k\u00f6nnen wir die folgende Formel verwenden: \u00b5 = \u03a3x * P(x) Gold: 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![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moyennedist1.png\")
<\/p>\n\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\ndef<\/span> expected_value(values, weights):\n values = np. asarray<\/span> (values)\n weights = np. asarray<\/span> (weights)\n return<\/span> (values * weights). sum<\/span> ()\/weights. sum<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel: Berechnung des erwarteten Werts in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define values\nvalues = [0, 1, 2, 3, 4]\n\n#define probabilities\n<\/span>probs = [.18, .34, .35, .11, .02]\n\n#calculate expected value\n<\/span>expected_value(values, probs)\n\n1.450000\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #define values\nvalues = [0, 1, 2, 3, 4]\n\n#define probabilities\n<\/span>probs = [.18, .34, .35, .11, .02, .05, .11]\n\n#attempt to calculate expected value\n<\/span>expected_value(values, probs)\n\nValueError<\/span> : operands could not be broadcast together with shapes (5,) (7,) \n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So berechnen Sie den geometrischen Mittelwert in Python<\/a>
So berechnen Sie den Standardfehler des Mittelwerts in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"