Změna směrodatné odchylky normálního rozdělení
Pokračujeme ve zkoumání výšek dospělých Američanů, u nichž víme, že se řídí normálním rozdělením se střední hodnotou 177 centimetrů a směrodatnou odchylkou osm centimetrů.
V tomto cvičení budeš opět vzorkovat z normálního rozdělení a vypočítáš 95% interval spolehlivosti průměrné výšky. Tentokrát ale změníš směrodatnou odchylku na 15, přičemž střední hodnota výšek zůstane stejná. Uvidíš, co se stane s průměrem a intervalem spolehlivosti průměrné výšky po novém vzorkování!
K dispozici máš následující importy: random, NumPy jako np a modul stats ze SciPy jako st.
Toto cvičení je součástí kurzu
Monte Carlo simulace v Pythonu
Pokyny k cvičení
- 1 000krát vzorkuj z normálního rozdělení se střední hodnotou 177 a směrodatnou odchylkou 15; výsledky ulož do
heights_177_15.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
random.seed(1231)
heights_177_8 = st.norm.rvs(loc=177, scale=8, size=1000)
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 standard deviation is 15
heights_177_15 = ____
print(np.mean(heights_177_15))
upper = np.quantile(heights_177_15, 0.975)
lower = np.quantile(heights_177_15, 0.025)
print([lower, upper])