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Intelligenza Artificiale

A un certo punto non fu più la biologia a dominare il destino dell'uomo, ma il prodotto del suo cervello: la cultura.
Cosicché: "Le uniche leggi della materia sono quelle che la nostra mente deve architettare e le uniche leggi della mente sono architettate per essa dalla materia".
JAMES CLERK MAXWELL

Distribuzione Binomiale


Una distribuzione di probabilità discreta che descrive il numero di successi in una sequenza di prove indipendenti.

Cos'è la Distribuzione Binomiale


La distribuzione binomiale è una distribuzione di probabilità discreta che descrive il numero di successi in una sequenza di `n` prove indipendenti, ognuna con probabilità `p` di successo.

Formula della Distribuzione Binomiale


La probabilità di ottenere esattamente `k` successi su `n` prove è data dalla formula:
\[ P(X = k) = \binom{n}{k} p^k (1 - p)^{n - k} \]
dove \( \binom{n}{k} \) è il coefficiente binomiale.

Proprietà della Distribuzione Binomiale

- Media: \( \mu = np \)
- Varianza: \( \sigma^2 = np(1 - p) \)
- Simmetria: Se \( p = 0.5 \), la distribuzione è simmetrica.

Esempio in Python

Visualizzazione di una Distribuzione Binomiale
Utilizziamo Matplotlib e Scipy per generare e visualizzare una distribuzione binomiale.
Il codice è compatibile con Google Colab.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import binom

# Parametri della distribuzione
n, p = 10, 0.5
x = np.arange(0, n+1)
y = binom.pmf(x, n, p)

# Grafico della distribuzione binomiale
plt.bar(x, y, color='blue', alpha=0.6, edgecolor='black')
plt.xlabel('Numero di Successi')
plt.ylabel('Probabilità')
plt.title('Distribuzione Binomiale (n=10, p=0.5)')
plt.show()

Interpretazione del Grafico

Il grafico mostra la probabilità di ottenere un certo numero di successi su 10 prove con una probabilità di successo del 50%.
La distribuzione è simmetrica.