Середні вибірки
Важливий результат у ймовірності та статистиці полягає в тому, що форма розподілу середніх випадкових величин прямує до нормального розподілу. Це відбувається, коли додають випадкові величини з будь-яким розподілом, але з однаковими математичним сподіванням і дисперсією.
Для зручності ми завантажили binom і describe() з бібліотеки scipy.stats, а також імпортували matplotlib.pyplot як plt і numpy як np. Ми згенерували змодельовану популяцію розміром 1 000, що відповідає біноміальному розподілу для 10 підкидань чесної монети, і зберегли її у змінній population.
Ця вправа є частиною курсу
Основи теорії ймовірностей у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create list for sample means
sample_means = []
for _ in range(1500):
# Take 20 values from the population
sample = ____(population, ____)