Lección 7 del curso Probabilidad Nivel Intermedio.
En las dos lecciones anteriores hablamos de la distribución binomial y vimos cómo usar Python para resolver un sencillo problema usando esta distribución binomial.
En últimas esa distribución binomial permite analizar situaciones en las cuales la variable discreta es binaria (es decir tenemos únicamente dos posibles categorías o resultados) y cuando tenemos varios intentos.
Partiendo de lo aprendido en esas lecciones podemos abordar una distribución más general que nos permitirá analizar situaciones en las cuales la variable discreta tiene múltiples categorías o resultados y donde seguiremos considerando varios intentos.
Esta distribución se conoce como la distribución multinomial y será precisamente el tema de esta lección.
Entonces a continuación comenzaremos analizando un sencillo ejemplo para luego mostrar la PMF de esta distribución y en el camino iremos haciendo un paralelo con lo visto en el caso de la distribución binomial.
Y al final de la lección veremos un ejemplo numérico de cálculo de probabilidades usando esta distribución multinomial:
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En este punto ya tenemos el concepto básico de lo que es la distribución multinomial y hemos visto un sencillo ejemplo de cálculo.
En últimas, podemos usar esta distribución para calcular la probabilidad de ocurrencia de múltiples eventos de manera simultánea cuando tenemos una variable aleatoria discreta con múltiples categorías y cuando ejecutamos múltiples intentos.
Teniendo claro este concepto, en la próxima lección veremos un sencillo ejemplo práctico de uso de la distribución multinomial para realizar el análisis de lenguaje natural, una aplicación muy común en Ciencia de Datos y Machine Learning.
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