Как выявить кластеры бинарных случайных величин с близкими вероятностями?

Здравствуйте, вопрос довольно странный наверно, но он в том как выявить кластеры бинарных случайных величин с близкими вероятностями? Существуют ли для этого какие-либо методы, может быть в пакетах на python?

Для примера можно наверно взять случай с монетами. Допустим у меня есть набор разных монет (с повторением номинала) и я знаю где какая была отчеканена (плюс я знаю год чеканки, общий вес и еще какие-нибудь параметры, по которым можно эти монеты было бы сгруппировать). Действия такие, я бросаю каждую монету только по одному разу и
получаю исход (True/False). Допустим этих монет достаточно много (из них много схожих по разным параметрам или сочетаниям параметров, которые я обозначил(номинал, вес, год, завод и т.д.). Плюс группируя монеты по этим параметрам, можно делать также оценки вероятностей). Вопрос в том, как мне зная весь этот массив информации определить кластеры, в которые я бы мог заранее относить те или иные монеты, зная их параметры так, чтобы в каждом кластере можно было бы построить свои доверительные интервалы для матожидания. (Подразумевается, что я определяю кластеры монет по степени их несимметричности, где-то чаще выпадает орел, где-то решка)
  • Вопрос задан
  • 208 просмотров
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы