Вычисление среднего значения и дисперсии выборки
Теперь, когда вы познакомились с работой с подбрасываниями монеты с помощью объекта binom и научились вычислять среднее значение и дисперсию, попробуем смоделировать большее количество подбрасываний и рассчитать выборочное среднее и дисперсию. Сравнение этих значений с теоретическими позволит проверить, соответствует ли смоделированное распределение ожидаемому.
Мы заранее загрузили объект binom и метод describe() из scipy.stats, а также создали пустой список averages для хранения средних значений переменной sample и переменную variances для хранения значений дисперсии.
Это упражнение является частью курса
Основы теории вероятностей на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
for i in range(0, 1500):
# 10 trials of 10 coin flips with 25% probability of heads
sample = ____.rvs(____, ____, size=____)
# Mean and variance of the values in the sample variable
averages.append(describe(sample).mean)
variances.append(describe(sample).variance)