Modificare la media delle distribuzioni normali
In questo esercizio userai il campionamento per calcolare l'intervallo di confidenza al 95% dell'altezza media degli uomini adulti americani. Ricorda dalla lezione che le altezze degli uomini adulti americani seguono una distribuzione normale con media di 177 centimetri e deviazione standard di otto centimetri.
Dopo aver campionato dalla distribuzione con le statistiche campionarie di cui sopra, cambierai la media delle altezze a 185 centimetri senza modificare la deviazione standard, per esplorare cosa succede alla media e all'intervallo di confidenza dell'altezza media dopo un nuovo campionamento.
Sono già stati importati per te: random, NumPy come np e il modulo stats di SciPy come st.
Questo esercizio fa parte del corso
Simulazioni Monte Carlo in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Esegui 1.000 campioni dalla distribuzione normale con media 177 e deviazione standard otto; salva i risultati in
heights_177_8. - Esegui 1.000 campioni dalla distribuzione normale con media 185 e deviazione standard otto; salva i risultati in
heights_185_8.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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])