Некоторые методы оценки вероятности случайных событий в программировании:

• Метод pmf. 1 Позволяет извлечь вероятность точек для дискретных случайных величин. 1 Например, можно задать Пуассоновское распределение вероятности и посчитать вероятность для нескольких точек с выводом значений и визуализацией на графике. 1
• Функция плотности вероятности (pdf). 1 Применяется для визуализации распределения вероятностей для абсолютно непрерывных случайных величин. 1
• Метод ppf. 1 Позволяет извлечь значение случайной величины, которое с заданной вероятностью не меньше всех других значений (квантиль, процентиль). 1 Это значение часто используется при различных проверках, например, истинности нулевой гипотезы. 1
• Эмпирическая вероятность. 4 Это отношение частоты наступления события к общему числу испытаний. 4 Например, если бросать кость несколько раз и считать, сколько раз выпала определённая цифра по отношению к общему количеству бросков. 4
• Метод Монте-Карло. 5 Заключается в использовании большого числа генерируемых случайных чисел. 5 Оценка вероятности становится более точной при стремлении числа экспериментов к бесконечности. 5