A PDF Normal

Neste exercício, você vai explorar a PDF Normal e também aprender uma maneira de traçar a PDF de uma distribuição conhecida usando hacker statistics. Especificamente, você vai traçar uma PDF Normal para vários valores da variância.

Este exercicio faz parte do curso

Pensamento Estatístico em Python (Parte 1)

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Instruções do exercicio

Extraia 100.000 amostras de uma distribuição Normal com média 20 e desvio padrão 1. Faça o mesmo para distribuições Normais com desvios padrão 3 e 10, ambas ainda com média 20. Atribua os resultados a samples_std1, samples_std3 e samples_std10, respectivamente.
Plote um histograma de cada uma das amostras; para cada, use 100 bins, também usando os argumentos nomeados density=True e histtype='step'. Este último faz o gráfico ficar parecido com a PDF teórica suave. Você precisará fazer 3 chamadas de plt.hist().
Clique em Enviar Resposta para criar uma legenda mostrando quais desvios padrão você usou e exibir o gráfico! Não é necessário rotular os eixos porque não definimos o que está sendo descrito pela distribuição Normal; estamos apenas observando os formatos das PDFs.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Draw 100000 samples from Normal distribution with stds of interest: samples_std1, samples_std3, samples_std10




# Make histograms




# Make a legend, set limits and show plot
_ = plt.legend(('std = 1', 'std = 3', 'std = 10'))
plt.ylim(-0.01, 0.42)
plt.show()

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