Podstawy rachunku prawdopodobieństwa w Pythonie

W tym rozdziale nauczysz się obliczać różne rodzaje prawdopodobieństw – m.in. prawdopodobieństwo iloczynu dwóch zdarzeń oraz sumę prawdopodobieństw dwóch zdarzeń – a także symulować takie sytuacje. Poznasz też prawdopodobieństwo warunkowe i nauczysz się stosować regułę Bayesa.

Do tej pory pracowaliśmy z rozkładami dwumianowymi, ale zmienna losowa może przyjmować wiele różnych rozkładów prawdopodobieństwa. W tym rozdziale poznasz trzy kolejne, powiązane z rozkładem dwumianowym: rozkład normalny, rozkład Poissona i rozkład geometryczny.

Teraz, gdy umiesz już obliczać prawdopodobieństwa i znasz ważne własności rozkładów prawdopodobieństwa, omówimy dwa istotne wyniki: prawo wielkich liczb i centralne twierdzenie graniczne. Pozwoli ci to lepiej zrozumieć, jak średnia z próby zbiega do średniej populacyjnej wraz ze wzrostem ilości danych oraz jak zachowuje się suma zmiennych losowych w określonych warunkach.Zbadamy też związki między regresją liniową i logistyczną jako zastosowaniami rachunku prawdopodobieństwa i statystyki w data science.