Data Science do zero: Primeiras regras com o Python



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Data Science do zero - Primeiras regras
Distribuições Contínuas
Um lançamento de moeda corresponde a uma distribuição discreta — uma que
associa probabilidade positiva com resultados discretos. Frequentemente, vamos
querer modelar as distribuições por meio de um contínuo de resultados. (Para
nossos propósitos, esses resultados sempre serão números reais, embora não seja
o caso na vida real.) Por exemplo, a distribuição uniforme coloca peso igual em
todos os números entre 0 e 1.
Como existem infinitos números entre 0 e 1, isso significa que o peso que ele
atribui aos pontos individuais precisa ser exatamente 0. Por esse motivo,
representamos uma distribuição contínua com uma função de densidade de
probabilidade (pdf, do inglês probability density function) tal que a
probabilidade de ver um valor em um determinado intervalo é igual à integral da
função de densidade sobre o intervalo.
Se seu cálculo integral estiver enferrujado, a melhor maneira de entender isso é
se a distribuição tem a função de densidade f, logo a probabilidade de ver um
valor entre x e x + h é aproximadamente h* f(x) se h for pequeno.
A função de densidade para a distribuição uniforme é:
def uniform_pdf(x):
return 1 if x >= 0 and x < 1 else 0
A probabilidade de um valor aleatório seguido de distribuição estar entre 0,2 e
0,3 é 1/10, como era de se esperar.
random.random()
de Python é uma variável
(pseudo) aleatória com uma densidade uniforme.
Estaremos frequentemente mais interessados na função de distribuição
cumulativa (cdf, do inglês cumulative distribution function) que fornece a
probabilidade de uma variável aleatória ser menor ou igual a um determinado
valor. Não é difícil criar uma função de distribuição cumulativa para a
distribuição uniforme (Figura 6-1):
def uniform_cdf(x):
"retorna a probabilidade de uma variável aleatória uniforme ser <= x"

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