Repaso: duración de la batería

Parte de la sección Estadística para ML del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 12 de 64.

Desafío

Fácil

Dibuja el gráfico con el que comenzó este capítulo. hours contiene la duración de la batería de 300 laptops. Usando su media y su desviación estándar (np.std):

Imprime la duración más corta y cuántas desviaciones estándar por debajo de la media se encuentra (2 decimales).
Imprime el porcentaje que está dentro de 2 desviaciones estándar (1 decimal).
Dibuja un histograma de densidad (bins=20), la curva ajustada (100 puntos) y un punto rojo debajo de la batería con menor duración, a la altura 0.
Pon el título Battery Life y los nombres de los ejes Hours y Density.

Para otra prueba de 250 laptops:

Worst battery: 9.7 hours, 2.94 std below the mean
Within 2 std: 95.2% (the rule says about 95%)

y el gráfico:

Un histograma de densidad titulado Battery Life, de aproximadamente 10 a 18 horas, con una curva de campana superpuesta y un punto rojo a la altura 0 debajo de la batería con menor duración

Pruébalo tú mismo

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

# No cambies las líneas de abajo
rng = np.random.default_rng(44)
hours = np.round(rng.normal(14, 1.5, size=300), 1)

# Escribe tu código a continuación

Todas las lecciones de Estadística para ML

2Distribuciones

Histogramas de densidad Formas de los datos Curva normal Regla del 68-95-99,7 Puntuaciones zRepaso: duración de la batería

5Valores atípicos

Diagramas de caja La regla del RIC La regla del valor Z Tratamiento de valores atípicos Repaso: fallos de los sensores

8Comparación de grupos

Diagramas de caja por grupo Diferencia de medias ¿Podría ser azar?Valores p La prueba t Repaso: prueba A/B

11Exploración de un conjunto de datos

Una primera mirada Todas las características a la vez Características frente a la etiqueta Las dos mejores características Repaso: datos sobre la diabetes

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