Modifică abaterea standard a distribuțiilor normale
Vei continua să explorezi înălțimile bărbaților adulți din Statele Unite, despre care știi deja că urmează o distribuție normală cu o medie de 177 de centimetri și o abatere standard de opt centimetri.
În acest exercițiu, vei extrage din nou eșantioane dintr-o distribuție normală și vei calcula intervalul de încredere de 95% al înălțimii medii. De data aceasta, însă, vei schimba abaterea standard la 15, păstrând aceeași medie. Vei vedea ce se întâmplă cu media și intervalul de încredere dacă repeți procesul de eșantionare!
Următoarele au fost deja importate pentru tine: 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
- Extrage 1.000 de eșantioane din distribuția normală cu media 177 și abaterea standard 15; stochează rezultatele în
heights_177_15.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
random.seed(1231)
heights_177_8 = st.norm.rvs(loc=177, scale=8, size=1000)
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 standard deviation is 15
heights_177_15 = ____
print(np.mean(heights_177_15))
upper = np.quantile(heights_177_15, 0.975)
lower = np.quantile(heights_177_15, 0.025)
print([lower, upper])