Generare una distribuzione campionaria approssimata

Calcolare la distribuzione campionaria esatta è possibile solo in situazioni molto semplici. Con soli cinque dadi a otto facce, il numero di possibili lanci è 8**5, quindi oltre trentamila. Quando l’insieme di dati è più complesso, ad esempio quando una variabile ha centinaia o migliaia di categorie, il numero di risultati possibili diventa troppo difficile da calcolare esattamente.

In questi casi, puoi calcolare una distribuzione campionaria approssimata simulando la distribuzione campionaria esatta. In altre parole, puoi ripetere una procedura molte volte per simulare sia il processo di campionamento sia il calcolo della statistica campionaria.

pandas, numpy e matplotlib.pyplot sono già caricati con i soliti alias.