выборочного среднего вашей случайной величины при разных объёмах выборок. Для этого при трёх и более значениях n (например, 5, 10, 50) сгенерируйте 1000 выборок объёма n и постройте гистограммы распределений их выборочных средних. Используя информацию о среднем и дисперсии исходного распределения (её можно без труда найти в википедии), посчитайте значения параметров нормальных распределений, которыми, согласно центральной предельной теореме, приближается распределение выборочных средних. Обратите внимание: для подсчёта значений этих параметров нужно использовать именно теоретические среднее и дисперсию вашей случайной величины, а не их выборочные оценки. Поверх каждой гистограммы нарисуйте плотность соответствующего нормального распределения (будьте внимательны с параметрами функции, она принимает на вход не дисперсию, а стандартное отклонение).
Я построил эти гистограммы на основе распределения хи квадрат. При 2-х степенях свободы. Это значит что мат. ожидание 2, дисперсия 4, как я понял. Теперь мне надо в зависимости от мат. ожидания и дисперсии использованных в хи квадрате нарисовать ф-цию плотности вероятности для нормально распределения с такой же дисперсией и мат. ожиданием, как я понял, вот мой код:
https://gist.github.com/SkubievA/3381d70d42da46d29992d4ea23e761d9
В итоге ф-ция плотности не соответствует моей гистограмме. Я что-то неправильно делаю?
Параметры нормалтного распределения были взяты такими же как у исходного?
Обсуждают сегодня