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Ajustando uma distribuição normal

Ao trabalhar com conjuntos de dados relativamente pequenos, muitas vezes você não tem dados suficientes para fazer inferências bem fundamentadas. No entanto, se você suspeita que os dados seguem uma distribuição normal, pode ser razoável ajustar uma distribuição normal e trabalhar com ela, em vez dos dados brutos. Neste exercício, você usará os mesmos dados sobre bombeiros hispânicos que você já mostrou serem normalmente distribuídos ao nível de 5%. Você vai ajustar uma distribuição normal a esses dados e usá-la para encontrar a porcentagem desses profissionais que, em geral, esperaríamos ter menos de 10 anos de experiência.

Este DataFrame foi carregado para você em salary_df. Os pacotes pandas como pd, NumPy como np, Matplotlib como plt e o pacote stats do SciPy já foram carregados para você.

Este exercicio faz parte do curso

Fundamentos de Inferência em Python

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Instruções do exercicio

  • Ajuste uma distribuição normal para a coluna Years of Employment e salve a média e o desvio padrão resultantes.
  • Use essa média e esse desvio padrão em uma CDF normal para estimar a porcentagem de funcionários com menos de dez anos de experiência.
  • Imprima essa porcentagem.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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
____
Editar e Executar Código