確率分布とスタイル・カラー

※この記事は自分の学習と効率化のために、ChatGPTに書いてもらったものをベースとしています。

画像と赤文字で記載されている箇所などは私のコメントや感想部分です。

４．確率分布とスタイル・カラー

４．確率分布とスタイル・カラー

確率分布の紹介

離散分布:
離散分布は、有限の数の値または無限の数の値のいずれかをとることができる確率変数に関連する確率分布です。

ベルヌーイ分布: 2つの結果（成功または失敗）の1回の試行に関する分布。例えば、コイントスのようなもの。

二項分布: 成功率 \( p \) のn回の独立したベルヌーイ試行における成功の数に関する分布。

連続分布:
連続分布は、連続的な範囲のすべての値をとることができる確率変数に関連する確率分布です。

正規分布: 平均 \( \mu \) と標準偏差 \( \sigma \) によって特徴付けられる、最も有名な確率分布。ベル曲線としても知られています。

ちょっとこのリストはわかりにくいですね。調べた所、

離散分布として、ベルヌーイ・二項・ポアソン分布といったものがあり

連続分布として正規分布や一様分布というのがあるようです

確率分布のカラーパレットを変更してプロットする方法

matplotlibでは、カラーパレットを簡単に変更することができます。以下は、確率分布を異なるカラーパレットでプロットする方法の例です。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# データの生成
x = np.linspace(-10, 10, 400)
y_norm = (1 / np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(-0.5 * x**2) # 正規分布
y_bern = [0.5 if value < 0 else 0.5 for value in x] # ベルヌーイ分布の簡易表現

# 正規分布のプロット（ブルーのカラーパレット）
plt.plot(x, y_norm, color='blue', label='Normal Distribution')

# ベルヌーイ分布のプロット（赤のカラーパレット）
plt.plot(x, y_bern, color='red', linestyle='-', label='Bernoulli Distribution')

plt.legend()
plt.title("Probability Distributions with Different Color Palettes")
plt.show()