Python တွင် uniform distribution ကိုအသုံးပြုနည်း

တူညီသောဖြန့်ဝေမှုသည် a မှ b ကြားကာလတစ်ခုကြားရှိ တန်ဖိုးတစ်ခုစီတွင် ရွေးချယ်ခံရနိုင်ခြေတူညီသော ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

a မှ b ကြားကာလတစ်ခုတွင် x ₁ နှင့် x ₂ ကြားတန်ဖိုးတစ်ခုရရှိရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ ရှာတွေ့နိုင်သည်-

P(x ₁ နှင့် x ₂ ကြားတန်ဖိုးကိုရယူပါ) = (x ₂ – x ₁ ) / (b – a)

Python ရှိ တစ်ပြေးညီ ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် ပတ်သက်သော ဖြစ်နိုင်ခြေများကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါ အခြေခံ အထားအသိုကို အသုံးပြုသည့် scipy.stats.uniform() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

scipy.stats.uniform(x၊ နေရာ၊ စကေး)

ရွှေ-

• x : ယူနီဖောင်းဖြန့်ဖြူးခြင်း၏တန်ဖိုး
• loc : ဖြစ်နိုင်ချေ အနည်းဆုံးတန်ဖိုး
• loc + scale : ဖြစ်နိုင်ချေ အများဆုံးတန်ဖိုး

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ ၁

ဘတ်စ်ကားတစ်စီးသည် မိနစ် 20 တိုင်း ဘတ်စ်ကားမှတ်တိုင်သို့ ရောက်သည်ဆိုပါစို့။ ဘတ်စ်ကားမှတ်တိုင်ကိုရောက်ရင် 8 မိနစ်အတွင်း ဒါမှမဟုတ် ဒီထက်နည်းတဲ့ ဘတ်စ်ကားရောက်လာဖို့ ဖြစ်နိုင်ခြေဘယ်လောက်ရှိလဲ။

ဤဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်ရန် Python တွင် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 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

ဘတ်စ်ကားသည် 8 မိနစ် သို့မဟုတ် ထို့ထက်နည်းသော ဘတ်စကား ရောက်ရှိလာမည့် ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ 0.4 ဖြစ်သည်။

ဥပမာ ၂

အချို့ဖားမျိုးစိတ်များ၏ အလေးချိန်သည် 15 မှ 25 ဂရမ်ကြား အညီအမျှ ခွဲဝေသည်။ ဖားတစ်ကောင်ကို ကြုံသလိုရွေးရင် အလေးချိန် 17 ဂရမ်ကနေ 19 ဂရမ်ကြား ဖြစ်နိုင်ခြေဘယ်လောက်ရှိလဲ။

ဤဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်ရန် Python တွင် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 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

ဖားအလေးချိန် ၁၇ ဂရမ်မှ ၁၉ ဂရမ်ကြား ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ ၀.၂ ဖြစ်သည်။

ဥပမာ ၃

NBA ဂိမ်းတစ်ခု၏ကြာချိန်သည် မိနစ် 120 နှင့် 170 ကြားတွင် အညီအမျှ ဖြန့်ဝေထားသည်။ ကျပန်းရွေးချယ်ထားသော NBA ဂိမ်းသည် မိနစ် 150 ကျော်ကြာနိုင်ခြေ မည်မျှရှိသနည်း။

ဤဖြစ်နိုင်ခြေကို တွက်ချက်ရန် Python တွင် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 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

ကျပန်းရွေးချယ်ထားသော NBA ဂိမ်းသည် မိနစ် 150 ကျော်ကြာနိုင်ခြေသည် 0.4 ဖြစ်သည်။

အပိုဆု- Uniform Distribution Calculator ကို အသုံးပြု၍ နမူနာတစ်ခုစီအတွက် အဖြေကို သင်စစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါ သင်ခန်းစာများသည် Python တွင် အခြားသော ဘုံဖြန့်ဝေမှုများကို အသုံးပြုနည်းကို ရှင်းပြသည်-

Python တွင် Binomial Distribution ကိုအသုံးပြုနည်း
Python တွင် Poisson ဖြန့်ဖြူးမှုကို အသုံးပြုနည်း
Python တွင် t distribution ကိုအသုံးပြုနည်း