फेंके गए पासे से सैंपल
आइए numpy पैकेज का उपयोग करके एक simulation तैयार करें. आप स्लाइड्स वाले ही परिदृश्य पर काम करेंगे: randint() फंक्शन से 1 से 6 तक नंबर वाले एक standard पासे की रोल्स को simulate करना. अगर आपने यह फंक्शन पहले नहीं देखा है, तो इसकी डॉक्यूमेंटेशन पर नज़र डालिए.
एक छोटे सैंपल से शुरू कीजिए और बड़े सैंपल तक बढ़ते जाइए, आउटकम के means जाँचिए और underlying theorem के बारे में निष्कर्ष निकालिए.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
अभ्यास निर्देश
randint()फंक्शन का उपयोग करके 10 पासा रोल्स का सैंपल जनरेट करें; इसे हमारेsmallवैरिएबल में असाइन करें.- सैंपल का mean
small_meanमें असाइन करें और परिणाम प्रिंट करें; देखिए यह वास्तविक mean के कितना क़रीब है. - इसी तरह, 1000 पासा रोल्स का एक बड़ा सैंपल बनाएँ और उस लिस्ट को हमारे
largeवैरिएबल में असाइन करें. - बड़े सैंपल का mean
large_meanमें असाइन करें और mean प्रिंट करें; यहाँ कौन सा theorem काम कर रहा है?
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
from numpy.random import randint
# Create a sample of 10 die rolls
small = randint(____, ____, ____)
# Calculate and print the mean of the sample
small_mean = ____
print(____)
# Create a sample of 1000 die rolls
large = randint(____, ____, ____)
# Calculate and print the mean of the large sample
large_mean = ____
print(____)