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Normal distribution फिट करना

जब आप अपेक्षाकृत छोटे डेटा सेट्स के साथ काम करते हैं, तो अक्सर ठोस निष्कर्ष निकालने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं होता. लेकिन यदि आपको संदेह हो कि डेटा normal distribution का पालन करता है, तो कच्चे डेटा के बजाय normal distribution फिट करना और उसी पर काम करना उचित हो सकता है. इस अभ्यास में आप Hispanic फायरफाइटर्स वाले उसी डेटा के साथ काम करेंगे जिसे आपने पहले 5% स्तर पर normally distributed दिखाया था. आप उस पर एक normal distribution फिट करेंगे और इसका उपयोग करके यह निकालेंगे कि आम तौर पर हम इनमें से कितने कर्मचारियों के 10 साल से कम अनुभव होने की अपेक्षा करेंगे.

यह DataFrame आपके लिए salary_df में लोड किया गया है. पैकेज pandas को pd के रूप में, NumPy को np के रूप में, Matplotlib को plt के रूप में, और SciPy के stats पैकेज को आपके लिए पहले से लोड किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में अनुमान का आधार

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Years of Employment कॉलम पर normal distribution फिट करें और प्राप्त mean तथा standard deviation सेव करें.
  • इन mean और standard deviation को normal CDF में उपयोग करके 10 साल से कम अनुभव वाले कर्मचारियों का प्रतिशत अनुमानित करें.
  • इस प्रतिशत को प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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
____
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