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?
A
Geometric(p)B
Bernoulli(p)C
Binomial(n,p)D
Poisson(λ)Правильный ответ. Число
trial до первого success при постоянном p моделируют как Geometric(p).Разбор
В Geometric(p) интересует, сколько попыток потребуется, а не сколько success в фиксированном n. Параметр p относится к каждому trial и предполагается одинаковым от попытки к попытке. Это удобно для сценариев retry: логин, оплата, API вызовы до успеха.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы используете
Binomial(n,p) для числа конверсий. Какое выражение соответствует mean числа 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`?
- В модели `Geometric(p)` для retry-процесса что означает `p`?
- Все вопросы по «Дискретные распределения» →