Изменение стандартного отклонения нормального распределения
Вы продолжаете изучать рост взрослых мужчин в США, который, как вы уже знаете, подчиняется нормальному распределению со средним значением 177 сантиметров и стандартным отклонением восемь сантиметров.
В этом упражнении вы снова будете выбирать значения из нормального распределения и вычислять 95%-й доверительный интервал для среднего роста. Но на этот раз вы измените стандартное отклонение на 15, оставив среднее значение прежним. Посмотрите, как изменятся среднее значение и доверительный интервал при повторной выборке!
Для вас уже импортированы: random, NumPy как np и модуль stats из SciPy как st.
Это упражнение является частью курса
Симуляции Монте-Карло на Python
Инструкции к упражнению
- Выполните 1 000 выборок из нормального распределения со средним значением 177 и стандартным отклонением 15; сохраните результаты в
heights_177_15.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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])