Симуляция центральной предельной теоремы
Теперь, когда мы потренировались создавать выборки, перейдём к симуляции центральной предельной теоремы — аналогично тому, что вы видели на слайдах. Мы по-прежнему будем работать со стандартным кубиком с числами от 1 до 6.
Для этого вы возьмёте набор выборочных средних из numpy и исследуете их распределение с помощью пакета matplotlib, который импортирован как plt для всей остальной части главы.
Это упражнение является частью курса
Практика статистических вопросов для собеседований на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
from numpy.random import randint
# Create a list of 1000 sample means of size 30
means = [randint(____, ____, ____).mean() for i in ____]