样本均值近似服从正态分布
在上一个练习中，您生成了一个服从二项分布的总体，从该总体中随机抽取了 20 个样本，并计算了样本均值。现在我们将测试其他概率分布，观察样本均值的形状。
我们已从 scipy.stats 库加载了 poisson 和 geom 对象以及 describe() 函数，并将 matplotlib.pyplot 导入为 plt，将 numpy 导入为 np。
您将看到，即使样本来自不同的分布，均值的分布形状也保持一致。
本练习是课程的一部分
Python 概率基础
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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()