पायथन में यूनिफ़ॉर्म डिस्ट्रीब्यूशन का उपयोग कैसे करें


एकसमान वितरण एक संभाव्यता वितरण है जिसमें a से b तक के अंतराल के बीच प्रत्येक मान को चुने जाने की समान संभावना होती है।

से बी के अंतराल पर x 1 और x 2 के बीच मान प्राप्त करने की संभावना सूत्र का उपयोग करके पाई जा सकती है:

पी(x 1 और x 2 के बीच एक मान प्राप्त करें) = (x 2 – x 1 ) / (बी – ए)

समान वितरण का उदाहरण

पायथन में समान वितरण से संबंधित संभावनाओं की गणना करने के लिए हम scipy.stats.uniform() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं, जो निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है:

scipy.stats.uniform(x, loc, स्केल)

सोना:

  • x : समान वितरण का मान
  • loc : न्यूनतम संभव मान
  • लोक + स्केल : अधिकतम संभव मान

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1

मान लीजिए कि हर 20 मिनट में एक बस बस स्टॉप पर आती है। यदि आप बस स्टॉप पर पहुंचते हैं, तो क्या संभावना है कि बस 8 मिनट या उससे कम समय में पहुंच जाएगी?

इस संभावना की गणना के लिए हम पायथन में निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 from scipy. stats import uniform

#calculate uniform probability
uniform. cdf (x=8, loc=0, scale=20) - uniform. cdf (x=0, loc=0, scale=20)

0.4

बस के 8 मिनट या उससे कम समय में पहुंचने की प्रायिकता 0.4 है।

उदाहरण 2

मेंढक की एक निश्चित प्रजाति का वजन 15 से 25 ग्राम के बीच समान रूप से वितरित होता है। यदि आप यादृच्छिक रूप से एक मेंढक का चयन करते हैं, तो इसकी क्या संभावना है कि इसका वजन 17 से 19 ग्राम के बीच हो?

इस संभावना की गणना के लिए हम पायथन में निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 from scipy. stats import uniform

#calculate uniform probability
uniform. cdf (x=19, loc=15, scale=10) - uniform. cdf (x=17, loc=15, scale=10)

0.2

मेंढक का वजन 17 से 19 ग्राम के बीच होने की संभावना 0.2 है।

उदाहरण 3

एनबीए गेम की अवधि 120 से 170 मिनट के बीच समान रूप से वितरित की जाती है। इसकी क्या प्रायिकता है कि यादृच्छिक रूप से चुना गया NBA खेल 150 मिनट से अधिक चलेगा?

इस संभावना की गणना के लिए हम पायथन में निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 from scipy. stats import uniform

#calculate uniform probability 
uniform. cdf (x=170, loc=120, scale=50) - uniform. cdf (x=150, loc=120, scale=50)

0.4

यादृच्छिक रूप से चयनित एनबीए गेम के 150 मिनट से अधिक चलने की संभावना 0.4 है।

बोनस: आप यूनिफ़ॉर्म डिस्ट्रीब्यूशन कैलकुलेटर का उपयोग करके प्रत्येक उदाहरण के समाधान की जांच कर सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पायथन में अन्य सामान्य वितरणों का उपयोग कैसे करें:

पायथन में द्विपद वितरण का उपयोग कैसे करें
पायथन में पॉइसन वितरण का उपयोग कैसे करें
पायथन में टी वितरण का उपयोग कैसे करें

एक टिप्पणी जोड़ने

आपका ईमेल पता प्रकाशित नहीं किया जाएगा. आवश्यक फ़ील्ड चिह्नित हैं *