जैसे-जैसे रैंडम वैरिएबल की संख्या अनंत की ओर बढ़ती है, उनका योग सामान्य वितरण के करीब आ जाता है.
शर्तें:
सभी वैरिएबल का वितरण एक जैसा हो.
सभी वैरिएबल स्वतंत्र हों.
Poisson पॉप्युलेशन प्लॉट
# Add the imports
from scipy.stats import poisson, describe
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# Generate the population
population = poisson.rvs(mu=2, size=1000, random_state=20)
# Draw the histogram with labels
plt.hist(population, bins=range(9), width=0.8)
plt.show()
सैंपल मीन का प्लॉट
# Generate 350 sample means, selecting
# from population values
np.random.seed(42)
# Define list of sample means
sample_means = []
for _ in range(350):
# Select 10 from population
sample = np.random.choice(population, 10)
# Calculate sample mean of sample
sample_means.append(describe(sample).mean)
सैंपल मीन प्लॉट (जारी)
$$
$$
# Draw histogram with labels
plt.xlabel("Sample mean values")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Sample means histogram")
plt.hist(sample_means)
plt.show()
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