K

@kokushikan4518

9回

Python
21 hours ago
print('Hello world!') import numpy as np from scipy import stats # 表１のデータ data = [154.2, 150.4, 149.3, 164.2, 161.0, 164.2, 163.1, 140.5, 163.0, 158.2] # 標本平均の計算 sample_mean = np.mean(data)

8回

Python
21 hours ago
print('Hello world!') from scipy.stats import norm # 標準正規分布の平均と標準偏差 mu = 0 sigma = 1 # aの値を設定 a = 2

7回

Python
21 hours ago
print('Hello world!') import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import binom, poisson # === ベルヌーイ分布 === n = 1 # 試行回数（例：コインを1回投げる） p = 0.5 # 成功確率（例：表が出る確率50%） x = np.arange(0, n + 1) # 成功回数（0回 or 1回） cdf_values = binom.c

6回

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21 hours ago
print('Hello world!') import random import matplotlib.pyplot as plt # サイコロを n 回振って、その結果の分布を確認する n = 10000 # 振る回数（10000回） results = [random.randint(1, 6) for _ in range(n)] # 各試行で1〜6のランダムな目を取得 # 平均（期待値）の計算 mean = sum(results) / n

5回

Python
21 hours ago
print('Hello world!') # 縦棒グラフを描いてみる（リストを使った方法） import matplotlib.pyplot as plt data = [90, 50, 55, 82] # dataリストは，要素が90, 50, 55, 82が保存されている col = ["Mathematics", "English", "Japanese Language", "Information Study"] # colリストは，要素が文字列であり，"数学", "英語", "

4回

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21 hours ago
print('Hello world!')

4回

Python
21 hours ago
print('Hello world!') import matplotlib.pyplot as plt # グラフを描画するためのライブラリ # データの定義（テストの点数） data = [66, 57, 72, 65, 77, 95, 84, 91, 58] # ここに分析したいデータを入れる # データの個数（何人分のデータか） count = len(data) # 平均（データの合計を個数で割る）