Urval från ett tärningskast
Nu ska vi gå igenom hur man skapar en simulering med paketet numpy. Du arbetar med samma scenario som i slides – du simulerar kast med en vanlig tärning numrerad 1 till 6 – med hjälp av funktionen randint(). Ta en titt på dokumentationen för den här funktionen om du inte har stött på den tidigare.
Börja med ett litet urval och öka sedan storleken, undersök medelvärdet för utfallen och dra en slutsats om vilket underliggande teorem som gäller.
Den här övningen är en del av kursen
Öva på statistikintervjufrågor i Python
Övningsinstruktioner
- Generera ett urval med 10 tärningskast med hjälp av funktionen
randint(); tilldela resultatet till variabelnsmall. - Tilldela medelvärdet av urvalet till
small_meanoch skriv ut resultatet; notera hur nära det är det sanna medelvärdet. - Skapa på samma sätt ett större urval med 1 000 tärningskast och tilldela listan till variabeln
large. - Tilldela medelvärdet av det större urvalet till
large_meanoch skriv ut medelvärdet; vilket teorem är det som gäller här?
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
from numpy.random import randint
# Create a sample of 10 die rolls
small = randint(____, ____, ____)
# Calculate and print the mean of the sample
small_mean = ____
print(____)
# Create a sample of 1000 die rolls
large = randint(____, ____, ____)
# Calculate and print the mean of the large sample
large_mean = ____
print(____)