Por exemplo, a seguinte distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade nos diz a probabilidade de um determinado time de futebol marcar um certo n\u00famero de gols em uma determinada partida:<\/span> <\/p>\n Para encontrar o valor esperado<\/strong> de uma distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade, podemos usar a seguinte f\u00f3rmula:<\/span><\/p>\n \u00b5 = \u03a3x * P(x)<\/span><\/p>\n Ouro:<\/span><\/p>\n Por exemplo, o n\u00famero esperado de gols para o time de futebol seria calculado da seguinte forma:<\/span><\/p>\n \u03bc = 0*0,18 + 1*0,34 + 2*0,35 + 3*0,11 + 4*0,02 = 1,45<\/strong> gols.<\/span><\/p>\n Para calcular o valor esperado de uma distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade em Python, podemos definir uma fun\u00e7\u00e3o simples:<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar esta fun\u00e7\u00e3o na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como calcular o valor esperado de uma distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade usando a fun\u00e7\u00e3o Expected_value()<\/strong> que definimos anteriormente:<\/span><\/p>\n O valor esperado \u00e9 1,45<\/strong> . Isso corresponde ao valor que calculamos manualmente anteriormente.<\/span><\/p>\n Observe que esta fun\u00e7\u00e3o retornar\u00e1 um erro se o comprimento da matriz de valores e da matriz de probabilidade n\u00e3o forem iguais.<\/span><\/p>\n Por exemplo:<\/span><\/p>\n Recebemos um erro porque o comprimento da primeira matriz \u00e9 5<\/strong> enquanto o comprimento da segunda matriz \u00e9 7<\/strong> .<\/span><\/p>\n Para que esta fun\u00e7\u00e3o de valor esperado funcione, o comprimento de ambas as matrizes deve ser igual.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como calcular outras m\u00e9tricas em Python:<\/span><\/p>\n Como calcular uma m\u00e9dia aparada em Python<\/a> Uma distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade nos diz a probabilidade de uma vari\u00e1vel aleat\u00f3ria assumir certos valores. Por exemplo, a seguinte distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade nos diz a probabilidade de um determinado time de futebol marcar um certo n\u00famero de gols em uma determinada partida: Para encontrar o valor esperado de uma distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade, podemos usar a […]<\/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-2542","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"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 Exemplo: Calculando o valor esperado em 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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como calcular a m\u00e9dia geom\u00e9trica em Python<\/a>
Como calcular o erro padr\u00e3o da m\u00e9dia em Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"