Перший експеримент
Для того, щоб стати аналітиком даних, важливо розуміти, що ми будемо проводити багато експериментів. Тут ми познайомимося з декількома функціями захоплення!
Приклад з реального життя
Уявіть, що ми працюємо в агентстві нерухомості, і нам потрібно знати, скільки позитивних відповідей ми отримаємо від усіх опитаних.
На цьому курсі ми вивчимо такі цікаві функції з точки зору програмування.
Подивіться на приклад і все стане зрозумілим:
Загальна формула:
У цьому експерименті ми будемо працювати з функцією binom.pmf(k, n, p). Ця функція допомагає обчислити ймовірність отримати рівно k успіхів серед n випробувань з ймовірністю успіху для кожного експерименту p.
1234from scipy.stats import binom # Calculate the probability experiment = binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p=0.20) print(experiment)
Пояснення:.
- Як завжди, ми імпортуємо об'єкти з
scipy.statsза допомогою кодуfrom scipy.stats import binom. binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p = 0.20)ймовірність отримати1000успіхів серед20 000випробувань з ймовірністю успіху20%.
Цікавий факт
Результат нашого коду нульовий, але ми працювали з величезною вибіркою, в задачі ми отримаємо більш зрозумілий результат.
Swipe to start coding
Уявіть, що наше завдання - зробити деякі розрахунки для благодійної організації, просто для практики.
Ваше завдання - обчислити ймовірність того, що рівно 5 кошенят знайдуть домівку, якщо в притулку знаходиться 12 кошенят. У цьому місті кошенят забирають з притулку з ймовірністю 75%. Імпортуйте відповідну бібліотеку.
- Імпортувати об'єкт
binomзscipy.stats. - Обчислити ймовірність того, що рівно
5кошенят з12знайдуть домівку з ймовірністю успіху75%.
Тут результат буде менш обнадійливим.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Сумаризуйте цей розділ
Пояснити код у file
Пояснити, чому file не вирішує завдання
Awesome!
Completion rate improved to 3.7Перший експеримент
Свайпніть щоб показати меню
Для того, щоб стати аналітиком даних, важливо розуміти, що ми будемо проводити багато експериментів. Тут ми познайомимося з декількома функціями захоплення!
Приклад з реального життя
Уявіть, що ми працюємо в агентстві нерухомості, і нам потрібно знати, скільки позитивних відповідей ми отримаємо від усіх опитаних.
На цьому курсі ми вивчимо такі цікаві функції з точки зору програмування.
Подивіться на приклад і все стане зрозумілим:
Загальна формула:
У цьому експерименті ми будемо працювати з функцією binom.pmf(k, n, p). Ця функція допомагає обчислити ймовірність отримати рівно k успіхів серед n випробувань з ймовірністю успіху для кожного експерименту p.
1234from scipy.stats import binom # Calculate the probability experiment = binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p=0.20) print(experiment)
Пояснення:.
- Як завжди, ми імпортуємо об'єкти з
scipy.statsза допомогою кодуfrom scipy.stats import binom. binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p = 0.20)ймовірність отримати1000успіхів серед20 000випробувань з ймовірністю успіху20%.
Цікавий факт
Результат нашого коду нульовий, але ми працювали з величезною вибіркою, в задачі ми отримаємо більш зрозумілий результат.
Swipe to start coding
Уявіть, що наше завдання - зробити деякі розрахунки для благодійної організації, просто для практики.
Ваше завдання - обчислити ймовірність того, що рівно 5 кошенят знайдуть домівку, якщо в притулку знаходиться 12 кошенят. У цьому місті кошенят забирають з притулку з ймовірністю 75%. Імпортуйте відповідну бібліотеку.
- Імпортувати об'єкт
binomзscipy.stats. - Обчислити ймовірність того, що рівно
5кошенят з12знайдуть домівку з ймовірністю успіху75%.
Тут результат буде менш обнадійливим.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
Awesome!
Completion rate improved to 3.7single
