Modificarea mediei distribuțiilor normale
În acest exercițiu, vei folosi eșantionarea pentru a calcula intervalul de încredere de 95% al înălțimii medii a bărbaților adulți americani. Reamintește-ți din lecție că înălțimile bărbaților adulți americani urmează o distribuție normală cu o medie de 177 de centimetri și o abatere standard de opt centimetri.
După ce eșantionezi din distribuție cu statisticile de mai sus, vei schimba media înălțimilor la 185 de centimetri, păstrând aceeași abatere standard, pentru a explora ce se întâmplă cu media și intervalul de încredere al înălțimii medii după o nouă eșantionare.
Următoarele au fost deja importate: random, NumPy ca np și modulul stats din SciPy ca st.
Acest exercițiu face parte din cursul
Simulări Monte Carlo în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Eșantionează de 1.000 de ori din distribuția normală cu media 177 și abaterea standard opt; stochează rezultatele în
heights_177_8. - Eșantionează de 1.000 de ori din distribuția normală cu media 185 și abaterea standard opt; stochează rezultatele în
heights_185_8.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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])