Trung bình mẫu tuân theo phân phối chuẩn
Trong bài trước, bạn đã tạo một tổng thể theo phân phối nhị thức, chọn 20 mẫu ngẫu nhiên từ tổng thể đó và tính trung bình mẫu. Giờ chúng ta sẽ thử với vài phân phối xác suất khác để xem hình dạng của phân phối các giá trị trung bình mẫu.
Từ thư viện scipy.stats, chúng tôi đã nạp các đối tượng poisson và geom cùng hàm describe(). Chúng tôi cũng đã import matplotlib.pyplot là plt và numpy là np.
Bạn sẽ thấy rằng hình dạng của phân phối các giá trị trung bình vẫn giống nhau dù các mẫu được sinh ra từ các phân phối khác nhau.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nền tảng Xác suất trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Generate the population
population = geom.rvs(p=0.5, size=1000)
# Create list for sample means
sample_means = []
for _ in range(3000):
# Take 20 values from the population
sample = np.random.choice(population, ____)
# Calculate the sample mean
sample_means.append(describe(____).____)
# Plot the histogram
plt.____(sample_means)
plt.show()