Změna střední hodnoty normálních rozdělení
V tomto cvičení použiješ vzorkování k výpočtu 95% intervalu spolehlivosti průměrné výšky dospělých amerických mužů. Připomeň si z lekce, že výšky dospělých amerických mužů mají normální rozdělení se střední hodnotou 177 centimetrů a směrodatnou odchylkou osm centimetrů.
Poté, co provzdorkuješ toto rozdělení s výše uvedenými charakteristikami, změníš střední hodnotu výšky na 185 centimetrů bez změny směrodatné odchylky. Uvidíš tak, co se stane se střední hodnotou a intervalem spolehlivosti průměrné výšky po opětovném vzorkování.
Následující knihovny jsou za tebe již naimportovány: random, NumPy jako np a modul stats z knihovny SciPy jako st.
Toto cvičení je součástí kurzu
Monte Carlo simulace v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vzorkuj 1 000krát z normálního rozdělení se střední hodnotou 177 a směrodatnou odchylkou osm; výsledky ulož do
heights_177_8. - Vzorkuj 1 000krát z normálního rozdělení se střední hodnotou 185 a směrodatnou odchylkou osm; výsledky ulož do
heights_185_8.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
random.seed(1222)
# Sample 1,000 times from the normal distribution where the mean is 177
heights_177_8 = ____
print(np.mean(heights_177_8))
upper = np.quantile(heights_177_8, 0.975)
lower = np.quantile(heights_177_8, 0.025)
print([lower, upper])
# Sample 1,000 times from the normal distribution where the mean is 185
heights_185_8 = ____
print(np.mean(heights_185_8))
upper = np.quantile(heights_185_8, 0.975)
lower = np.quantile(heights_185_8, 0.025)
print([lower, upper])