Codecademy ML Probability Distributions - Probability Density Functions and Cumulative Distribution Function

7 belangrijke vragen over Codecademy ML Probability Distributions - Probability Density Functions and Cumulative Distribution Function

Hoe berekenen we de kans dat een willekeurige selectie binnen een bereik van waarden valt voor continue verdelingen?

We nemen het verschil tussen twee overlappende bereiken om de kans te berekenen.

Wat is de kans dat we een vrouw tussen 165 cm en 175 cm waarnemen?

Dit is het verschil tussen de kansen van observaties tot 175 cm en 165 cm.

Welke methode gebruiken we in Python om de kans van een bereik van continue waarden te berekenen?

We gebruiken de norm.cdf() methode van de scipy.stats bibliotheek.
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Welke waarden neemt de norm.cdf() methode aan?

De methode neemt x, loc en scale als waarden.

Hoe berekenen we de kans dat een vrouw langer is dan 172 centimeter?

Dit is 1 min de kans van observaties tot 172 centimeter.

Hoe berekenen we de kans dat een willekeurige selectie binnen een bereik van waarden valt?

Dit is hetzelfde als het berekenen van de kans van een bereik voor discrete distributies.

Wat zijn de drie waarden die de norm.cdf() methode vereist?

x, loc, en scale zijn de vereiste waarden.

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

  • Een unieke studie- en oefentool
  • Nooit meer iets twee keer studeren
  • Haal de cijfers waar je op hoopt
  • 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
Trustpilot-logo