"Si un ouvrier veut bien faire son travail, il doit d'abord affûter ses outils." - Confucius, "Les Entretiens de Confucius. Lu Linggong"
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APPLICATION DU MONDE RÉEL : Statistiques pour la science des données

Publié le 2024-08-22
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REAL WORLD APPLICATION: Statistics for Data Science

C'est une calculatrice assez simple. mu est ici la moyenne de la variable aléatoire et sigma est un écart type de la moyenne. Vous êtes au travail en train de faire ce que font les gens et vous devez calculer la probabilité de succès autour de la moyenne et dans un paramètre que nous définissons ici comme lower_bound et upper_bound.

Ce code en Python.

C'est simple pour que vous sachiez à quoi vous avez affaire.

Le résultat devrait être :
Le pourcentage de scores entre 808 et 1450 est d'environ 88,14 %.


# Set the parameters
mu = 1359
sigma = 77
lower_bound = 808
upper_bound = 1450

# Calculate the z-scores for the lower and upper bounds
z_lower = (lower_bound - mu) / sigma
z_upper = (upper_bound - mu) / sigma

# Calculate the probabilities using the cumulative distribution function (CDF)
prob_lower = norm.cdf(z_lower)
prob_upper = norm.cdf(z_upper)

# Calculate the percentage between the bounds
percentage = (prob_upper - prob_lower) * 100

print(f"The percentage of scores between {lower_bound} and {upper_bound} is approximately {percentage:.2f}%.")

Déclaration de sortie Cet article est reproduit sur : https://dev.to/anna_lapushner/real-world-application-statistics-for-data-science-1086?1 En cas d'infraction, veuillez contacter [email protected] pour le supprimer.
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