Úloha 2¶
In [43]:
from scipy import stats
import numpy as np
Takhle lze počítá s binomickým rozdělením seriózně pomocí knihovní funkce.
In [29]:
stats.binom.pmf(1,234,1/365)
Out[29]:
0.33830464814224426
A takhle přímočaře podle vzorečku.
In [30]:
234*(1/365)*(1-1/365)**233
Out[30]:
0.3383046481422452
A teď poissonova aproximace, opět knihovní funkcí i přímo.
In [31]:
stats.poisson.pmf(1,234/365)
Out[31]:
0.3376747487359775
In [44]:
np.exp(-234./365)*234/365
Out[44]:
0.33767474873597747
Úloha 3¶
In [48]:
import matplotlib.pyplot as plt
In [64]:
x = np.arange(15)
In [65]:
p = stats.poisson.pmf(x, 4.5)
In [66]:
plt.plot(x,p, 'o')
Out[66]:
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fc4b2e20a90>]
