Las medias muestrales siguen una distribución normal
En el ejercicio anterior, generamos una población que seguía una distribución binomial, tomamos 20 muestras aleatorias de la población y calculamos la media muestral. Ahora vamos a probar otras distribuciones de probabilidad para ver la forma de las medias muestrales.
De la biblioteca scipy.stats, hemos cargado los objetos poisson y geom y la función describe(). También hemos importado matplotlib.pyplot como plt y numpy como np.
Como verás, la forma de la distribución de las medias es la misma aunque las muestras se generen a partir de distribuciones distintas.
Este ejercicio forma parte del curso
Fundamentos de probabilidad en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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()