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}%.")

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