Médias amostrais seguem uma distribuição normal
No exercício anterior, geramos uma população que seguia uma distribuição binomial, escolhemos 20 amostras aleatórias dessa população e calculamos a média amostral. Agora vamos testar outras distribuições de probabilidade para ver o formato das médias amostrais.
Da biblioteca scipy.stats, carregamos os objetos poisson e geom e a função describe(). Também importamos matplotlib.pyplot como plt e numpy como np.
Como você verá, o formato da distribuição das médias é o mesmo, mesmo que as amostras sejam geradas a partir de distribuições diferentes.
Este exercício faz parte do curso
Fundamentos de Probabilidade em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Generate the population
population = geom.rvs(p=0.5, size=1000)
# Create list for sample means
sample_means = []
for _ in range(3000):
# Take 20 values from the population
sample = np.random.choice(population, ____)
# Calculate the sample mean
sample_means.append(describe(____).____)
# Plot the histogram
plt.____(sample_means)
plt.show()