ホームページ >バックエンド開発 >Python チュートリアル >現実世界への応用: データサイエンスのための統計
これは非常に単純な計算機です。ここでの mu は確率変数の平均であり、sigma は平均からの 1 標準偏差です。あなたは人々と同じ仕事をしており、平均値付近で、ここで lower_bound と upper_bound として定義するパラメータ内で成功する確率を計算する必要があります。
このコードは Python です。
何を扱っているかがわかるようにシンプルにしました。
結果は次のようになります:
808 ~ 1450 の間のスコアの割合は約 88.14% です。
# 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}%.")
以上が現実世界への応用: データサイエンスのための統計の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。