サイコロ出目のサンプル
numpy パッケージを使ってシミュレーションを作成してみましょう。スライドと同じ状況を扱います。randint() 関数を使って、1〜6の目がある標準的なサイコロの出目をシミュレーションします。初めて使う場合は、この関数のドキュメントを確認してください。
小さいサンプルから始めて徐々に大きくしながら、出目の平均を確認し、背後にある定理について結論を出してください。
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
randint()関数を使ってサイコロを10回振ったサンプルを生成し、変数smallに代入します。- サンプルの平均を
small_meanに代入して結果を表示し、真の平均にどれくらい近いかを確認します。 - 同様に、サイコロを1000回振ったより大きいサンプルを作成し、リストを変数
largeに代入します。 - 大きいサンプルの平均を
large_meanに代入して表示します。ここで働いている定理はどれでしょうか？
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。
from numpy.random import randint
# Create a sample of 10 die rolls
small = randint(____, ____, ____)
# Calculate and print the mean of the sample
small_mean = ____
print(____)
# Create a sample of 1000 die rolls
large = randint(____, ____, ____)
# Calculate and print the mean of the large sample
large_mean = ____
print(____)