Rata-rata sampel mengikuti distribusi normal
Pada latihan sebelumnya, kita membuat suatu populasi yang mengikuti distribusi binomial, memilih 20 sampel acak dari populasi tersebut, dan menghitung rata-rata sampel. Sekarang kita akan menguji beberapa distribusi probabilitas lain untuk melihat bentuk dari rata-rata sampel.
Dari pustaka scipy.stats, kami telah memuat objek poisson dan geom serta fungsi describe(). Kami juga telah mengimpor matplotlib.pyplot sebagai plt dan numpy sebagai np.
Seperti yang akan Anda lihat, bentuk distribusi dari rata-rata tetap sama meskipun sampel dihasilkan dari distribusi yang berbeda.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Dasar-Dasar Probabilitas di Python
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# 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()