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?
A
Bernoulli(p)B
Geometric(p)C
Binomial(n,p)D
Poisson(λ)Правильный ответ. Количество
success в фиксированных n trial с шансом p описывает Binomial(n,p).Разбор
В Binomial(n,p) n — заранее фиксированное число trial. Параметр p — шанс success в каждом trial. Результат — целое число от 0 до n, то есть сколько кликов вы получили.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В модели
Geometric(p) для retry-процесса что означает p?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`?
- 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» →