Výběrové průměry
Důležitým výsledkem teorie pravděpodobnosti a statistiky je, že rozdělení průměrů náhodných veličin má tendenci přibližovat se normálnímu rozdělení – a to nastane, když sčítáš náhodné veličiny s libovolným rozdělením se stejnou střední hodnotou a rozptylem.
Pro usnadnění práce jsme načetli binom a describe() z knihovny scipy.stats a naimportovali matplotlib.pyplot jako plt a numpy jako np. Vygenerovali jsme simulovanou populaci o velikosti 1 000, která sleduje binomické rozdělení pro 10 hodů férovou mincí – je dostupná v proměnné population.
Toto cvičení je součástí kurzu
Základy pravděpodobnosti v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Create list for sample means
sample_means = []
for _ in range(1500):
# Take 20 values from the population
sample = ____(population, ____)