EDA-確率質量関数(PMF: Probability Mass Function)
確率質量関数(PMF: Probability Mass Function)とは
離散型確率変数:離散型変数Xの取りうる値(x1,x2,...xn)のそれぞれに対応する確率pが存在する場合、Pを離散型確率変数といいます。
X | x1 | x2 | ... | xn |
---|---|---|---|---|
P(X) | p1 | p2 | ... | pn |
確率質量関数は、離散型確率変数にその値をとる確率を対応させる関数です。
離散型確率変数Xがある値xをとる確率を関数f(x)とした場合、f(x)が確率質量関数です。
f(x) = P(X=x)
全事象が起こる確率は1です。
\sum_{i=1}^{n}P(X=x_i) = P(X=x_1) + P(X=x_2) + ... + P(X=x_n) = 1
PMFプロット
import seaborn as sns
probabilities = df['col'].value_counts(normalize=True)
sns.barplot(probabilities.index, probabilities.values)
plt.xlabel('Col')
plt.ylabel('PMF')
plt.show()
Author And Source
この問題について(EDA-確率質量関数(PMF: Probability Mass Function)), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/fastso/items/e09a80df4bd680e29e46著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
Content is automatically searched and collected through network algorithms . If there is a violation . Please contact us . We will adjust (correct author information ,or delete content ) as soon as possible .