Simuler le théorème central limite
Maintenant que vous avez pratiqué la création d'un échantillon, voyons comment simuler le théorème central limite, comme dans le diaporama. Nous allons continuer avec un dé à six faces numérotées de 1 à 6.
Pour ce faire, vous allez produire un ensemble de moyennes d'échantillons à l'aide de numpy et examiner leur distribution avec le module matplotlib, importé sous le nom plt pour le reste du chapitre.
Cette activité fait partie du cours
S'exercer aux questions d'entrevue en statistiques avec Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
from numpy.random import randint
# Create a list of 1000 sample means of size 30
means = [randint(____, ____, ____).mean() for i in ____]