सामान्य वितरणों के माध्य को बदलना
इस अभ्यास में, आप सैंपलिंग का उपयोग करके अमेरिकी वयस्क पुरुषों की औसत लंबाई का 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल निकालेंगे। लेसन से याद करें कि अमेरिकी वयस्क पुरुषों की लंबाई सामान्य रूप से वितरित होती है, जिसका माध्य 177 सेंटीमीटर और मानक विचलन 8 सेंटीमीटर है.
ऊपर दिए गए सैंपल आँकड़ों के साथ वितरण से सैंपल लेने के बाद, आप मानक विचलन बदले बिना लंबाई के माध्य को 185 सेंटीमीटर कर देंगे, ताकि फिर से सैंपल लेने पर औसत लंबाई के माध्य और कॉन्फिडेंस इंटरवल में क्या बदलाव आता है, यह देख सकें.
आपके लिए निम्नलिखित इम्पोर्ट कर दिए गए हैं: random, NumPy को np के रूप में, और SciPy का stats मॉड्यूल st के रूप में.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Monte Carlo Simulations
अभ्यास निर्देश
- सामान्य वितरण से 1,000 बार सैंपल लें जहाँ माध्य 177 है और मानक विचलन 8 है; परिणामों को
heights_177_8में स्टोर करें. - सामान्य वितरण से 1,000 बार सैंपल लें जहाँ माध्य 185 है और मानक विचलन 8 है; परिणामों को
heights_185_8में स्टोर करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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])