Fondamenti di probabilità in Python

In questo capitolo imparerai a calcolare vari tipi di probabilità, come la probabilità dell’intersezione tra due eventi e la somma delle probabilità di due eventi, e a simularne i casi. Imparerai anche la probabilità condizionata e come applicare la regola di Bayes.

Finora abbiamo lavorato con distribuzioni binomiali, ma esistono molte distribuzioni di probabilità che può assumere una variabile aleatoria. In questo capitolo ne introdurremo altre tre, collegate alla binomiale: le distribuzioni normale, di Poisson e geometrica.

Ora che sai calcolare probabilità e proprietà importanti delle distribuzioni di probabilità, introdurremo due risultati fondamentali: la legge dei grandi numeri e il teorema del limite centrale. Questo amplierà la tua comprensione di come la media campionaria converge alla media della popolazione man mano che aumentano i dati e di come si comporta la somma di variabili aleatorie in certe condizioni.Esploreremo anche i legami tra regressione lineare e regressione logistica come applicazioni di probabilità e statistica nella data science.