標本平均は正規分布に従います
前の演習では、二項分布に従う母集団を生成し、その母集団から無作為に20個の標本を選んで、標本平均を計算しました。ここでは、別の確率分布でも同じことを行い、標本平均の形状を確認してみます。
scipy.stats ライブラリからは、poisson と geom の各オブジェクト、および describe() 関数を読み込んであります。さらに、matplotlib.pyplot を plt、numpy を np としてインポート済みです。
ご覧のとおり、標本が異なる分布から生成されていても、平均の分布の形は同じになります。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ確率の基礎
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。
# 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()