Пользователь либо совершил покупку в сессии, либо нет (0/1). Какое распределение лучше всего описывает один такой trial с исходом success или failure?
A
Bernoulli(p)B
Binomial(n,p)C
Geometric(p)D
Poisson(λ)Правильный ответ. Один бинарный
trial с success или failure моделируют как Bernoulli(p) с параметром p.Разбор
В Bernoulli(p) исход принимает 1 при success и 0 при failure. Параметр p задает шанс success в одном trial. Если вы суммируете n таких исходов, то естественной моделью становится Binomial(n,p).
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Каждый день у пользователя есть шанс
p совершить первую покупку, дни считаем как последовательные trial до первого success. Какое распределение подходит для числа дней до первой покупки?Ещё вопросы по теме «Дискретные распределения»
- 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`?
- В модели `Geometric(p)` для retry-процесса что означает `p`?
- Все вопросы по «Дискретные распределения» →