ANWENDUNG IN DER REALEN WELT: Statistiken für Data Science

Dies ist ein ziemlich einfacher Rechner. mu ist hier der Mittelwert der Zufallsvariablen und Sigma ist eine Standardabweichung vom Mittelwert. Sie sind bei der Arbeit und tun das, was andere tun, und Sie müssen die Erfolgswahrscheinlichkeit rund um den Mittelwert und innerhalb eines Parameters berechnen, den wir hier als untere_Grenze und obere_Grenze definieren.

Dieser Code in Python.

Einfach gemacht, damit Sie wissen, womit Sie es zu tun haben.

Das Ergebnis sollte sein:
Der Prozentsatz der Werte zwischen 808 und 1450 beträgt ungefähr 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}%.")

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonANWENDUNG IN DER REALEN WELT: Statistiken für Data Science. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!