De kans op het verkrijgen van een waarde tussen x 1<\/sub> en x 2<\/sub> op een interval van a<\/em> tot b<\/em> kan worden gevonden met behulp van de formule:<\/span><\/p>\n P(verkrijg een waarde tussen x 1<\/sub> en x 2<\/sub> ) = (x 2<\/sub> \u2013 x 1<\/sub> ) \/ (b \u2013 a)<\/span> <\/p>\n Om de kansen met betrekking tot de uniforme verdeling in Python te berekenen, kunnen we de functie scipy.stats.uniform()<\/a> gebruiken, die de volgende basissyntaxis gebruikt:<\/span><\/p>\n scipy.stats.uniform(x, loc, schaal)<\/span><\/strong><\/p>\n Goud:<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze functie in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n Stel dat er iedere 20 minuten een bus bij een bushalte aankomt. Als u bij de bushalte aankomt, hoe groot is dan de kans dat de bus binnen 8 minuten of minder arriveert?<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende code in Python gebruiken om deze waarschijnlijkheid te berekenen:<\/span><\/p>\n De kans dat de bus binnen 8 minuten of minder arriveert is 0,4<\/strong> .<\/span><\/p>\n Het gewicht van een bepaalde kikkersoort is gelijkmatig verdeeld tussen 15 en 25 gram. Als je willekeurig een kikker selecteert, hoe groot is dan de kans dat deze tussen de 17 en 19 gram weegt?<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende code in Python gebruiken om deze waarschijnlijkheid te berekenen:<\/span><\/p>\n De kans dat de kikker tussen de 17 en 19 gram weegt is 0,2<\/strong> .<\/span><\/p>\n De duur van een NBA-wedstrijd is gelijkmatig verdeeld tussen 120 en 170 minuten. Hoe groot is de kans dat een willekeurig gekozen NBA-spel langer dan 150 minuten duurt?<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende code in Python gebruiken om deze waarschijnlijkheid te berekenen:<\/span><\/p>\n De kans dat een willekeurig gekozen NBA-wedstrijd langer dan 150 minuten duurt is 0,4<\/strong> .<\/span><\/p>\n Bonus:<\/strong> u kunt de oplossing voor elk voorbeeld controleren met behulp van de Uniforme Verdelingscalculator.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelgebruikte distributies in Python kunt gebruiken:<\/span><\/p>\n Hoe binomiale distributie in Python te gebruiken<\/a> Een uniforme verdeling is een kansverdeling waarbij elke waarde tussen een interval van a tot en met b dezelfde kans heeft om gekozen te worden. De kans op het verkrijgen van een waarde tussen x 1 en x 2 op een interval van a tot b kan worden gevonden met behulp van de formule: P(verkrijg […]<\/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":[],"class_list":["post-2496","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n![\"Voorbeeld](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/uniforme_pic.jpg\")
<\/p>\n\n
voorbeeld 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 Voorbeeld 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 Voorbeeld 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 Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe de Poisson-distributie in Python te gebruiken<\/a>
Hoe t-distributie in Python te gebruiken<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"