Fondamentaux des probabilités en Python

Le lancer de pièce est l’exemple classique d’une expérience aléatoire. Les issues possibles sont pile ou face. Ce type d’expérience, appelée épreuve de Bernoulli ou essai binomial, permet d’étudier des problèmes à deux issues, comme « oui » ou « non » et « vote » ou « pas de vote ». Ce chapitre présente les expériences de Bernoulli, les lois binomiales pour modéliser plusieurs épreuves de Bernoulli, et des simulations de probabilité avec la bibliothèque scipy.

Dans ce chapitre, vous apprendrez à calculer différents types de probabilités, comme la probabilité de l’intersection de deux événements et la somme des probabilités de deux événements, et à simuler ces situations. Vous verrez aussi la probabilité conditionnelle et l’application de la formule de Bayes.

Jusqu’ici, nous avons travaillé avec des lois binomiales, mais une variable aléatoire peut suivre de nombreuses lois de probabilité. Dans ce chapitre, nous introduirons trois autres lois liées à la binomiale : les lois normale, de Poisson et géométrique.

Maintenant que vous savez calculer des probabilités et des propriétés importantes des lois de probabilité, nous présenterons deux résultats essentiels : la loi des grands nombres et le théorème central limite. Cela élargira votre compréhension de la façon dont la moyenne d’échantillon converge vers la moyenne de la population à mesure que davantage de données sont disponibles, et de la manière dont la somme de variables aléatoires se comporte sous certaines conditions.Nous explorerons également les liens entre les régressions linéaire et logistique comme applications de la probabilité et des statistiques en data science.