numpy - np.random.binomial(n,p, size = 1000) 中 n 和 size 参数之间的差异

Question

我无法理解 np.random.binomial 中 n 和 size 参数之间的区别。

N = 1200
p =0.53
q = 1000

np.random.binomial(N, p, size = q) 
np.random.binomial(1, p, size = q)
np.random.binomial(N,p, size= q)

N 是试验次数，但是是上面公式中的大小。也请解释一下二项式的三个版本。

Answer 1

np.random.binomial(N, p, size = q)

np.random.binomial(1, p, size = q)

np.random.binomial(N,p, size= q)

第一和第三是相似的，我可以看到。这两个是二项式随机数生成器

而且，第二个是伯努利随机数发生器

二项式的解释:

二项式随机变量计算特定事件在固定次数的尝试或试验中发生的频率。

这里，

n = 试验次数

p = 在任何一次试验中发生感兴趣事件的概率

大小 = 您想要运行此实验的次数

假设，如果你掷骰子 10 次，你想检查你会得到多少次。
这里，

n = 10,

p = (1/6) # 每卷得到 6 的概率

但是，您必须多次进行此实验。

让，
在第一个实验中，您得到 3 个 6

在第二次实验中，你得到 2 个 6

在第三个实验中，你得到 2 个 6

在第 P 个实验中，你得到 2 个 6，这里 P 是大小

伯努利解释:

假设您执行的实验有两种可能的结果:成功或失败。成功发生的概率为 p，而失败发生的概率为 1-p。成功时取值为 1，失败时取值为 0 的随机变量称为伯努利随机变量。

这里，

n = 1，因为要检查一次是成功还是失败

p = 成功概率

大小 = 你检查这个的次数

您也可以阅读本文， numpy.random.binomial

另外， Difference between Binomial and Bernoulli