Какой вариант лучше всего объясняет отличие Geometric(p) от Binomial(n,p) в контексте retry-процесса?
A
Geometric(p) описывает число event за интервал, а Binomial(n,p) — число trial до successB
Geometric(p) использует параметр λ, а Binomial(n,p) использует параметр pC
Geometric(p) всегда принимает значения только 0 или 1, а Binomial(n,p) — любые числаD
Geometric(p) считает число trial до первого success, а Binomial(n,p) считает число success при фиксированном nПравильный ответ. В
Geometric(p) фиксирован p и считается число trial до первого success, а в Binomial(n,p) фиксирован n и считается число success.Разбор
Если вы спрашиваете, сколько попыток нужно до первого успеха, интересует длина процесса, поэтому логична Geometric(p). Если вы спрашиваете, сколько успехов будет в ровно n попытках, то это Binomial(n,p). Оба распределения используют p, но случайная величина и постановка задачи разные.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Пользователь повторяет попытки оплаты до успешного прохождения проверки; каждая попытка —
trial с шансом p получить success. Какое распределение естественно для числа trial до первого success?Ещё вопросы по теме «Дискретные распределения»
- Пользователь либо совершил покупку в сессии, либо нет (0/1). Какое распределение лучше всего описывает один такой `trial` с исходом `success` или `failure`?
- В модели `Bernoulli(p)` для клика по баннеру, что означает параметр `p`?
- У вас есть `n` показов баннера, и каждый показ — один `trial` с `success` (клик) с шансом `p`. Какое распределение описывает количество `success` среди этих `n` `trial`?
- 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 — `trial` с шансом `p` получить `success`. Какое распределение естественно для числа `trial` до первого `success`?
- Все вопросы по «Дискретные распределения» →