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標本の平均と分散を計算する

binom オブジェクトを使ったコイン投げや、平均と分散の計算に慣れてきましたね。ここでは、より多くのコイン投げをシミュレーションし、標本平均と標本分散を計算してみましょう。理論上の平均と分散と比べることで、シミュレーションしたデータが想定した分布に従っているかを確認できます。

scipy.stats から binom オブジェクトと describe() メソッドをあらかじめ読み込んであります。また、sample 変数の平均を保存する空のリスト averages と、sample 変数の分散を保存するための変数 variances も用意してあります。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ確率の基礎

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

for i in range(0, 1500):
    # 10 trials of 10 coin flips with 25% probability of heads
    sample = ____.rvs(____, ____, size=____)
    # Mean and variance of the values in the sample variable
    averages.append(describe(sample).mean)
    variances.append(describe(sample).variance)
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