표본평균
확률과 통계에서 중요한 결과 중 하나는, 동일한 기댓값과 분산을 가진 임의의 분포에서 온 확률변수들을 더할 때, 그 평균의 분포 모양이 정규분포에 가까워진다는 것입니다.
편의를 위해 scipy.stats 라이브러리에서 binom과 describe()를 불러왔고, matplotlib.pyplot은 plt로, numpy는 np로 임포트해 두었습니다. 공정한 동전 10번 던지기의 이항분포를 따르는 크기 1,000의 모의 모집단을 생성했으며, population 변수에 저장해 두었습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 확률 기초
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create list for sample means
sample_means = []
for _ in range(1500):
# Take 20 values from the population
sample = ____(population, ____)