<jupyter_start><jupyter_text>作業:作業目標，讓大家熟悉連續型分配的語法，以及怎麼透過 python 語法進行常態分配的機率運算。  Q1:計算標準常態分配，小於1的機率有多大?![](Q1.png)<jupyter_code># library
# library
from numpy.random import normal,uniform
from numpy.random import seed
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
from scipy import stats
import math
import pylab
%matplotlib inline
## Q1
## 常態分配的計算
# 計算標準常態分配記Ｘ　介於 1,-1的比例
mu=0
sigma=1
b=  stats.norm.cdf(1,mu, sigma)
print("P(Z<1)=",b)<jupyter_output>P(Z<1)= 0.8413447460685429<jupyter_text>Q2:計算標準常態分配，大於1，小於 -1 的機率有多大?![](Q2.png)<jupyter_code>## Q2
## 先算 p(<-1X<1)，再算  P(X>1 or X<-1)
mu=0
sigma=1
b=  stats.norm.cdf(1,mu, sigma)
a=  stats.norm.cdf(-1,mu, sigma)
print("P(Z>1 or Z<-1)=",1-(b-a))<jupyter_output>P(Z>1 or Z<-1)= 0.31731050786291415<jupyter_text>Q3:X~N(2,4),x 服從常態分配，平均數為2,變異數為 4，計算 X小於 6 的機率有多大?![](Q3_answer.png)<jupyter_code>## Q3
#算法1
mu=0
sigma=1
b=  stats.norm.cdf(2,mu, sigma)
print("P(Z<2)=",b)
#算法2
mu=2
sigma=2 #( 4 要開根號)
b= stats.norm.cdf(6,mu, sigma)
print("P(X<6)=",b)<jupyter_output>P(X<6)= 0.9772498680518208
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