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本帖最后由 不二如是 于 2022-12-23 17:34 编辑
上一讲我们搞定高斯分布，本次来实战抽奖！
现在有一个抽奖活动：
有一个箱子，里面有红色和蓝色小球共 5 个。其中蓝色 4 个，红色 1 个。
每位鱼油上前抽奖，抽到红色（中奖率 20%）获得价值 1000 元的奖品，蓝色是普通纪念品。
共有 1000 位鱼油，那么小甲鱼老师需要花多少钱刚刚好购买奖品呢？
理论上可能所有人都中，也可能都不中，就不能以极端条件来计算投入成本。
那么小甲鱼老师到底要最少花多少，才能一步到位完成这次活动呢？
如果你想到这个答案：
恭喜鱼油，提供了一个错误答案～
作为程序员，既然有需求，我们就来想办法实现！
抽奖肯定是随机活动，所以继续用 NumPy 中的随机函数：
random 中有一个 choice() 可以生成随机数：
第一个参数是随机生成数的种类，第二个是数量。
既然中奖不中奖只有两个结果，我们就可以用 0 和 1 代替，修改第一个参数为 2:
p[0.8,0.2] 代表 0 出现概率 0.8，1 出现概率 0.2 。
上面是一次时间，既然为了找出最理想的方案，肯定要多次模拟啦！
我们可以修改第二个参数：
生成一个 50*100 的数组，每行 100 个结果，共 50 行，等同于模拟 50 次。
如果我们把每一行加起来，然后 *1000 就能算出需要花多少钱。
要实现上面的操作，就要用到 sum()：
这样每一行结果就知道啦！
大概看一下，没有超过 30 个人中奖的情况。
就意味着花 30*1000，3W 人名币一步到位！
当然这只是 50 次模拟，我们改成 999 次：
生成的结果太多，没有全部截取，这样就不能肉眼看了。
用 hist() 看下图：
试验次数一多，超过 30 的情况会有，但不多。
所以准备 35*1000 来买奖品，肯定够用！
二项分布
上面我们的操作，其实叫做二项分布。
在概率论和统计学中，二项分布：
是 n 个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为 p。
说人话就是：
只有两种结果：中奖/不中奖，抽奖人数 100 就是 n，每个人抽中概率都是相同的 p 。
直接套入到 Numpy 中的 binomial()：
为了更加逼真，直接模拟 99999 次。
用 hist() 看下图：
这个图，直接给小甲鱼老师看，掏 3.5W 解决问题！
下一讲我们学习泊松分布。
源代码：
23TwoProba.zip
(378 Bytes, 下载次数: 1, 售价: 6 鱼币)
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