Ajustar una distribución normal
Cuando trabajas con conjuntos de datos relativamente pequeños, a menudo no tienes suficiente información para hacer una inferencia sólida. Sin embargo, si sospechas que los datos siguen una distribución normal, puede ser razonable ajustar una normal y trabajar con ella en lugar de con los datos en bruto. En este ejercicio trabajarás con los mismos datos sobre bomberos hispanos que antes demostraste que eran normales al 5%. Ajustarás una distribución normal y la usarás para calcular el porcentaje de estas personas empleadas que, en general, esperaríamos que tuviesen menos de 10 años de experiencia.
Este DataFrame se ha cargado en salary_df. Los paquetes pandas como pd, NumPy como np, Matplotlib como plt y el paquete stats de SciPy ya están cargados.
Este ejercicio forma parte del curso
Fundamentos de la inferencia en Python
Instrucciones del ejercicio
- Ajusta una distribución normal a la columna
Years of Employmenty guarda la media y la desviación estándar resultantes. - Usa esta media y desviación estándar en una CDF normal para estimar el porcentaje de personas empleadas con menos de diez años de experiencia.
- Imprime este porcentaje.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Fit a normal distribution to the data
mu, std = ____
# Compute the percentage of employees with less than 10 years experience
percent = stats.____(____, loc=____, scale=____)
# Print out this percentage
____