O modelo de distribuição binomial trata de encontrar a probabilidade de sucesso de um evento que tem apenas dois resultados possíveis em uma série de experimentos. Por exemplo, o lançamento de uma moeda sempre dá cara ou coroa. A probabilidade de encontrar exatamente 3 caras ao jogar uma moeda repetidamente por 10 vezes é estimada durante a distribuição binomial.
Usamos a biblioteca python seaborn que possui funções embutidas para criar tais gráficos de distribuição de probabilidade. Além disso, o pacote scipy ajuda a criar a distribuição binomial.
from scipy.stats import binom
import seaborn as sb
binom.rvs(size=10,n=20,p=0.8)
data_binom = binom.rvs(n=20,p=0.8,loc=0,size=1000)
ax = sb.distplot(data_binom,
kde=True,
color='blue',
hist_kws={"linewidth": 25,'alpha':1})
ax.set(xlabel='Binomial', ylabel='Frequency')
Está output é o seguinte -