"일꾼이 일을 잘하려면 먼저 도구를 갈고 닦아야 한다." - 공자, 『논어』.
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실제 적용: 데이터 과학을 위한 통계

2024-08-22에 게시됨
검색:680

REAL WORLD APPLICATION: Statistics for Data Science

이것은 매우 간단한 계산기입니다. 여기서 mu는 확률변수의 평균이고 sigma는 평균으로부터의 1표준편차입니다. 당신은 사람들이 하는 일을 하고 있으며 여기에서 하한 및 상한으로 정의한 매개변수 내에서 평균을 중심으로 성공 확률을 계산해야 합니다.

이 코드는 Python으로 작성되었습니다.

간단하게 만들어서 현재 다루고 있는 내용을 알 수 있습니다.

결과는 다음과 같습니다.
808점에서 1450점 사이의 점수 비율은 약 88.14%입니다.


# 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}%.")

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