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.stats
за допомогою кодуfrom scipy.stats import binom
. binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p = 0.20)
ймовірність отримати1000
успіхів серед20 000
випробувань 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
binom
зscipy.stats
. - Обчислити ймовірність того, що рівно
5
кошенят з12
знайдуть 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
Awesome!
Completion rate improved to 3.7
Перший 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.stats
за допомогою кодуfrom scipy.stats import binom
. binom.pmf(k = 1000, n = 20000, p = 0.20)
ймовірність отримати1000
успіхів серед20 000
випробувань 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
binom
зscipy.stats
. - Обчислити ймовірність того, що рівно
5
кошенят з12
знайдуть домівку з ймовірністю успіху75
%.
Тут результат буде менш обнадійливим.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
Awesome!
Completion rate improved to 3.7single