Začněte nyníZačněte zdarma

Výběrové průměry sledují normální rozdělení

V předchozím cvičení jsme vygenerovali populaci sledující binomické rozdělení, vybrali z ní 20 náhodných vzorků a vypočítali výběrový průměr. Teď vyzkoušíme další pravděpodobnostní rozdělení, abychom viděli, jaký tvar má rozdělení výběrových průměrů.

Z knihovny scipy.stats jsou načteny objekty poisson a geom a funkce describe(). Také jsme importovali matplotlib.pyplot jako plt a numpy jako np.

Jak uvidíš, tvar rozdělení průměrů zůstává stejný, i když vzorky pocházejí z různých rozdělení.

Toto cvičení je součástí kurzu

Základy pravděpodobnosti v Pythonu

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Generate the population
population = geom.rvs(p=0.5, size=1000)

# Create list for sample means
sample_means = []
for _ in range(3000):
	# Take 20 values from the population
    sample = np.random.choice(population, ____)
    # Calculate the sample mean
    sample_means.append(describe(____).____)

# Plot the histogram
plt.____(sample_means)
plt.show()
Upravit a spustit kód