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정규분포의 평균 바꾸기

이 연습 문제에서는 표본추출을 사용해 미국 성인 남성의 평균 키에 대한 95% 신뢰구간을 계산해 볼 거예요. 강의에서 다룬 것처럼, 미국 성인 남성의 키는 평균 177cm, 표준편차 8cm의 정규분포를 따른다고 가정합니다.

위의 표본 통계를 사용하는 분포에서 샘플링한 뒤, 표준편차는 그대로 두고 평균 키를 185cm로 바꾸어 다시 샘플링했을 때 평균과 평균의 신뢰구간이 어떻게 변하는지 살펴보겠습니다.

다음 모듈이 미리 임포트되어 있습니다: random, NumPy는 np, SciPy의 stats 모듈은 st.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션

강의 보기

연습 안내

  • 평균이 177, 표준편차가 8인 정규분포에서 1,000번 샘플링하고, 결과를 heights_177_8에 저장하세요.
  • 평균이 185, 표준편차가 8인 정규분포에서 1,000번 샘플링하고, 결과를 heights_185_8에 저장하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

random.seed(1222)

# Sample 1,000 times from the normal distribution where the mean is 177
heights_177_8 = ____
print(np.mean(heights_177_8))
upper = np.quantile(heights_177_8, 0.975)
lower = np.quantile(heights_177_8, 0.025)
print([lower, upper])

# Sample 1,000 times from the normal distribution where the mean is 185
heights_185_8 = ____
print(np.mean(heights_185_8))
upper = np.quantile(heights_185_8, 0.975)
lower = np.quantile(heights_185_8, 0.025)
print([lower, upper])
코드 편집 및 실행