El modelo de distribución binomial trata de encontrar la probabilidad de éxito de un evento que tiene solo dos resultados posibles en una serie de experimentos. Por ejemplo, lanzar una moneda siempre da cara o cruz. La probabilidad de encontrar exactamente 3 caras al lanzar una moneda repetidamente 10 veces se estima durante la distribución binomial.
Usamos la biblioteca de python seaborn que tiene funciones integradas para crear tales gráficos de distribución de probabilidad. Además, el paquete scipy ayuda a crear la distribución binomial.
from scipy.stats import binom
import seaborn as sb
binom.rvs(size=10,n=20,p=0.8)
data_binom = binom.rvs(n=20,p=0.8,loc=0,size=1000)
ax = sb.distplot(data_binom,
kde=True,
color='blue',
hist_kws={"linewidth": 25,'alpha':1})
ax.set(xlabel='Binomial', ylabel='Frequency')
Sus output es como sigue -