Distribución de Bernoulli#

  • En esta distribución se tiene un experiemento en el cual hay dos y solo dos resultados posibles que tienen probabilidades p y 1-p respectivamente.

  • Permite representar decisiones fundamentales como comprar/no comprar, click/no click, sobrevivir/morir, etc.

  • Una variable aleatoria X sigue una distribución de Bernoulli de orden p si:

    X = \begin{cases} 1, & \text{con probabilidad $p$} \\ 0, &\text{con probabilidad $1-p$} \end{cases}

    con:

    \text{E}(X) = 1p + 0(1-p)=p

    y

    \text{Var}(X) = (1-p)^2p + (0-p)^2(1-p)=p(1-p)

[1]:

import numpy as np
#
# Simulación de 5 tiradas de una moneda
#
np.random.seed(123456)

random_numbers = np.random.random(size=5)
display(random_numbers)
heads = random_numbers < 0.5
display(heads)

array([0.12696983, 0.96671784, 0.26047601, 0.89723652, 0.37674972])

array([ True, False,  True, False,  True])