중심극한정리 시뮬레이션하기
이제 표본을 만드는 연습을 했으니, 슬라이드에서 보셨던 것처럼 중심극한정리를 시뮬레이션해 보겠습니다. 이번에도 1부터 6까지 적힌 일반 주사위를 사용합니다.
이를 위해 numpy로 표본의 평균들을 여러 개 생성하고, 챕터 전반에서 plt로 임포트해 둔 matplotlib 패키지를 사용해 그 분포를 살펴보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 통계 면접 문제 연습하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
from numpy.random import randint
# Create a list of 1000 sample means of size 30
means = [randint(____, ____, ____).mean() for i in ____]