У вас есть n показов баннера, каждый показ — независимое испытание с вероятностью клика p. Какое распределение описывает количество кликов среди этих n показов?
A
Bernoulli(p): исход одного показа без подсчёта итогов по серииB
Binomial(n, p): число успехов в фиксированных n испытаниях с вероятностью успеха pC
Geometric(p): номер испытания, на котором впервые наступает успехD
Poisson(λ): число редких событий за интервал без фиксированного числа испытанийПравильный ответ. Количество успехов в фиксированных n испытаниях с вероятностью p описывает Binomial(n,p).
Разбор
В Binomial(n,p) число испытаний n фиксировано заранее, а вероятность успеха в каждом равна p. Результат — целое от 0 до n, то есть сколько кликов вы получили. Bernoulli описывает только один показ, Geometric — номер первой удачи, а Poisson — поток редких событий без заранее заданного числа попыток.
Можно заниматься бесплатно
Готовим вопросы…
Три вопроса по теме этой страницы, с объяснениями.
Ещё вопросы по теме «Дискретные распределения»
- Пользователь либо совершил покупку в сессии, либо нет (0/1). Какое распределение лучше всего описывает один такой исход — успех или неудача?
- В модели `Bernoulli(p)` для клика по баннеру, что означает параметр `p`?
- Вы моделируете число успешно обработанных платежей за день как `Binomial(n,p)`. Как правильно интерпретировать `n` и `p`?
- Пользователь повторяет попытки оплаты до успешного прохождения проверки; каждая попытка независима и имеет шанс `p` на успех. Какое распределение естественно для числа попыток до первого успеха?
- В модели `Geometric(p)` для процесса с повторными попытками что означает параметр `p`?
- Все вопросы по «Дискретные распределения» →