Cara menggunakan distribusi seragam dengan python

Distribusi seragam adalah distribusi probabilitas yang setiap nilai antara interval a sampai b mempunyai peluang yang sama untuk dipilih.

Peluang terambilnya nilai antara x ₁ dan x ₂ pada selang waktu a sampai b dapat dicari dengan menggunakan rumus:

P(dapatkan nilai antara x ₁ dan x ₂ ) = (x ₂ – x ₁ ) / (b – a)

Untuk menghitung probabilitas terkait distribusi seragam dengan Python kita dapat menggunakan fungsi scipy.stats.uniform() , yang menggunakan sintaks dasar berikut:

scipy.stats.uniform(x, loc, skala)

Emas:

• x : Nilai distribusi seragam
• loc : Nilai minimum yang mungkin
• loc + scale : Nilai maksimum yang mungkin

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ini dalam praktiknya.

Contoh 1

Misalkan sebuah bus datang ke halte setiap 20 menit. Jika Anda tiba di halte bus, berapa peluang bus tersebut tiba dalam waktu 8 menit atau kurang?

Kita dapat menggunakan kode berikut dengan Python untuk menghitung probabilitas ini:

 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

Peluang bus tiba dalam waktu 8 menit atau kurang adalah 0,4 .

Contoh 2

Berat suatu spesies katak tertentu merata antara 15 dan 25 gram. Jika seekor katak diambil secara acak, berapa peluang terambilnya katak dengan berat antara 17 dan 19 gram?

Kita dapat menggunakan kode berikut dengan Python untuk menghitung probabilitas ini:

 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

Peluang terambilnya katak tersebut beratnya antara 17 dan 19 gram adalah 0,2 .

Contoh 3

Durasi permainan NBA didistribusikan secara merata antara 120 dan 170 menit. Berapa peluang pertandingan NBA yang dipilih secara acak akan berlangsung lebih dari 150 menit?

Kita dapat menggunakan kode berikut dengan Python untuk menghitung probabilitas ini:

 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

Peluang suatu pertandingan NBA yang dipilih secara acak berlangsung lebih dari 150 menit adalah 0,4 .

Bonus: Anda dapat memeriksa solusi setiap contoh menggunakan Kalkulator Distribusi Seragam.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara menggunakan distribusi umum lainnya dengan Python:

Cara Menggunakan Distribusi Binomial dengan Python
Cara menggunakan distribusi Poisson dengan Python
Cara menggunakan distribusi t dengan Python