Correct probability terminology and formulas in the SymPy lecture
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評估
- 難度
- 1/5
- 預估耗時
- 1-3 小時
- 新手友好度
- 95/100
- Issue 類型
- 文件
- 描述清晰度
- 描述清楚
- 活躍度
- 活躍
- 技術堆疊
- markdown, python
- 領域
- content, documentation
研究方向
從 lectures/sympy.md 開始，檢視 Poisson 範例、sympy_ex2 和指數分布範例。確認文件中記載的支援集與符號假設一致、二項 PMF 一律使用成功次數，以及 CDF 術語正確。文中未提及測試檔案，因此完成此項工作就是修正本 lecture 中記錄的三處問題。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
I noticed a few inconsistencies in lectures/sympy.md:
- In the Poisson example, the support is stated as
x = 0, 1, 2, ..., butxis created withpositive=True, which excludes zero. - In exercise
sympy_ex2,binomial_factorusesfactorial(n-r)although the binomial PMF uses the number of successesx; this appears intended to befactorial(n-x). The earlier example also definesr, so the current expression can silently refer to the reserve-ratio symbol. - The exponential example calls its CDF a “cumulative density function”; the standard term is “cumulative distribution function”.
Please update these details to keep the probability examples technically consistent.
- 主要語言
- JavaScript
- 星號
- 72
- 分支
- 33
- 平均合併
- 22 分鐘
- 30 天內合併 PR
- 3
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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