distribuição normal

Visualizando 2 posts - 1 até 2 (de 2 do total)
  • Autor
    Posts
  • #23480
    Fabio
    Membro

    Boa tarde Prof. Jones

    Na aula Distribuição Normal – teoria e prática, temos um exemplo no início do código em python onde é gerado um exmplo com 1000 números aleatórios distribuidos d eforma normal. Nos cálculos seguintes foi realizada a contagem dos valores a uma distância de um desvio padrão da média, obtendo o valor de 501 (148+353). Segue o código abaixo:

    dados_normal = stats.norm.rvs(size = 1000, random_state = 1)
    np.sum(((dados_normal >= 0.9810041339322116) & (dados_normal <= 0.9810041339322116 + 1)))
    np.sum(((dados_normal <= 0.9810041339322116) & (dados_normal >= 0.9810041339322116 - 1)))
    (148 + 353) / 1000

    Entretanto para calcular a quantidade de valores a uma distância de um desvio padrão da média não poderíamos utilizar o código abaixo. Nesta execução foi encontrado 695 ocorrências (próximo aos 68,2% da curva normal)

    dn_media=dados_normal.mean()
    dn_std = np.std(dados_normal)
    np.sum(((dados_normal >= (dn_media - dn_std)) & (dados_normal <= dn_media + dn_std)))
    (695 / 1000)

     

    Obrigado

    Abcs

    Fábio

     

     

     

    #27228

    Olá Fabio,

    No primeiro exemplo, foi assumido que o desvio padrão é exatamente igual a 1, mas como a distribuição é gerada aleatoriamente, na amostra contida em dados_normal, o desvio padrão é aproximadamente igual a 1. Por isso a diferença.

    Jones

Visualizando 2 posts - 1 até 2 (de 2 do total)
  • Você deve fazer login para responder a este tópico.