【離散確率分布】ベルヌーイ分布と二項分布を説明する

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# ベルヌーイ分布
# fail:0,sucsess:1
prob_data = np.array([])
data = np.array([0,0,1,1,1,1,1,1,1,1])

for i in np.unique(data):
  P = len(data[data==i])/len(data)
  print(i,"が出る確率",P)
  prob_data = np.append(prob_data,P)
  print(prob_data)
  plt.bar([0,1],prob_data,align = 'center')
  plt.xticks([0,1],['fail','sucsess'])
  plt.grid(True)

from scipy.stats import binom
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# パラメータの設定
p = 0.5  # 成功確率
n = 10   # 試行回数

# 二項分布
x = np.arange(0, n+1)
pmf = binom.pmf(x, n, p)

# 結果の表示
print(f'試行回数: {n}, 成功確率: {p}')
print(f'確率密度関数 (PMF): {pmf}')


# グラフの描画
plt.bar(x, pmf, align='center', alpha=0.5)
plt.plot(x, pmf, marker='o', linestyle='-', color='blue', label='PMF Line')
plt.title('Binomial Distribution PMF')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Density')
plt.xticks(x, x)
plt.show()
print('確率密度関数の総和',sum(pmf))