ÎncepețiÎncepe gratuit

Distribuția normală

Trecem acum la cea mai cunoscută și mai utilă distribuție dintre toate: distribuția normală sau gaussiană. În slide-uri, am atins pe scurt forma de clopot și modul în care distribuția normală, împreună cu teorema limitei centrale, ne permite să efectuăm teste de ipoteză.

Similar exercițiilor anterioare, vei începe prin a simula niște date și a examina distribuția, apoi vei aprofunda și vei analiza probabilitatea unor observații specifice.

Acest exercițiu face parte din cursul

Exersarea întrebărilor de interviu de statistică în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Generează datele pentru distribuție folosind funcția rvs() cu parametrul size setat la 1000; atribuie rezultatul variabilei data.
  • Afișează o histogramă matplotlib și examinează forma distribuției.
  • Pornind de la o distribuție normală standardizată, care este probabilitatea de a obține o observație mai mare decât 2?
  • Analizând eșantionul nostru, care este probabilitatea de a obține o observație mai mare decât 2?

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Generate normal data
from scipy.stats import norm
data = norm.rvs(size=____)

# Plot distribution
plt.hist(____)
plt.show()

# Compute and print true probability for greater than 2
true_prob = 1 - norm.cdf(____)
print(____)

# Compute and print sample probability for greater than 2
sample_prob = sum(obs > ____ for obs in data) / len(____)
print(____)
Editează și rulează codul