正規分布
最もよく知られ、実用的な分布である正規分布（Gaussian）に進みます。スライドでは、鐘型の曲線と、正規分布が中心極限定理と組み合わさることで仮説検定を行えることに軽く触れました。
これまでの演習と同様に、まずはデータをシミュレーションして分布の形を確認し、その後、もう少し踏み込んで、特定の観測が起こる確率を調べます。
この演習はコースの一部です
Pythonで統計面接問題を練習しよう
演習の手順
rvs()関数を使い、size を 1000 に設定してこの分布のデータを生成し、変数dataに代入します。matplotlibのヒストグラムを表示して、分布の形状を確認します。- 標準正規分布において、2 より大きい観測が得られる確率はどれくらいですか？
- 「私たちの」サンプルでは、2 より大きい観測が得られる確率はどれくらいですか？
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 normal data
from scipy.stats import norm
data = norm.rvs(size=____)
# Plot distribution
plt.hist(____)
plt.show()
# Compute and print true probability for greater than 2
true_prob = 1 - norm.cdf(____)
print(____)
# Compute and print sample probability for greater than 2
sample_prob = sum(obs > ____ for obs in data) / len(____)
print(____)