Как использовать нормальное распределение с numpy или scipy, которое, помимо среднего и стандартного отклонения, также и ⇐ Python
-
Гость
Как использовать нормальное распределение с numpy или scipy, которое, помимо среднего и стандартного отклонения, также и
Мне нужно будет использовать обычный дистрибутив с Python. Меня не волнуют графики, я просто хочу понять, как их применить в numpy или scipy. Есть ли какое-нибудь решение применить логику моего упражнения к numpy, scipy или чему-то подобному?
Я искал разные решения в Stackoverflow и в Интернете, но ни одно из них не соответствует тому, что я ищу, потому что большинство результатов в Интернете сообщают о среднем и стандартном отклонении, а у меня есть: среднее , стандартное отклонение, а также минимальное значение и максимальное значение.
Показываю на примере задачу (УЖЕ РЕШЕННУЮ, решение не ищу), применение которой ищу с помощью numpy или scipy (повторюсь, графики рисовать не надо).
р>
Проблема. Предположим, что распределение веса особей в популяции является гауссовым со средним значением µ = 61 кг и стандартным отклонением σ = 5 кг
Рассчитать процент лиц, вес которых составляет от 59 кг до 63 кг
Решение:
[59, 63] = [(61− 0,4 * 5), (61 + 0,4 * 5)] = [59,63] 0,4 = 0,3108 0,3108 = 31% В соответствующей статистической таблице 0,4 и 0,4 соответствуют 0,3108 в диапазоне. Таким образом, конечный результат, то есть процент лиц, вес которых составляет от 59 до 63 кг, составит 31%
Мне нужно будет использовать обычный дистрибутив с Python. Меня не волнуют графики, я просто хочу понять, как их применить в numpy или scipy. Есть ли какое-нибудь решение применить логику моего упражнения к numpy, scipy или чему-то подобному?
Я искал разные решения в Stackoverflow и в Интернете, но ни одно из них не соответствует тому, что я ищу, потому что большинство результатов в Интернете сообщают о среднем и стандартном отклонении, а у меня есть: среднее , стандартное отклонение, а также минимальное значение и максимальное значение.
Показываю на примере задачу (УЖЕ РЕШЕННУЮ, решение не ищу), применение которой ищу с помощью numpy или scipy (повторюсь, графики рисовать не надо).
р>
Проблема. Предположим, что распределение веса особей в популяции является гауссовым со средним значением µ = 61 кг и стандартным отклонением σ = 5 кг
Рассчитать процент лиц, вес которых составляет от 59 кг до 63 кг
Решение:
[59, 63] = [(61− 0,4 * 5), (61 + 0,4 * 5)] = [59,63] 0,4 = 0,3108 0,3108 = 31% В соответствующей статистической таблице 0,4 и 0,4 соответствуют 0,3108 в диапазоне. Таким образом, конечный результат, то есть процент лиц, вес которых составляет от 59 до 63 кг, составит 31%
