ÎncepețiÎncepe gratuit

Ajustarea unei distribuții normale

Când lucrezi cu seturi de date relativ mici, de multe ori nu ai suficiente date pentru a face inferențe solide. Totuși, dacă suspectezi că datele urmează o distribuție normală, poate fi rezonabil să ajustezi o distribuție normală și să lucrezi cu aceasta, în loc să folosești datele brute. În acest exercițiu vei lucra cu același set de date despre pompierii hispanici, pe care anterior ai demonstrat că urmează o distribuție normală la nivelul de semnificație de 5%. Vei ajusta o distribuție normală pe aceste date și vei folosi rezultatul pentru a estima procentul angajaților care ar putea avea, în general, mai puțin de 10 ani de experiență.

Acest DataFrame a fost încărcat pentru tine în salary_df. Pachetele pandas ca pd, NumPy ca np, Matplotlib ca plt și pachetul stats din SciPy au fost deja importate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Bazele inferenței în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Ajustează o distribuție normală pe coloana Years of Employment și salvează media și abaterea standard rezultate.
  • Folosește această medie și abatere standard într-o funcție CDF normală pentru a estima procentul angajaților cu mai puțin de zece ani de experiență.
  • Afișează acest procentaj.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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
____
Editează și rulează codul