import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats

Создание массива из 10000 данных с нормальным распределением

data = np.random.normal(loc=38, scale=10, size=10000)

Выборка из массива равная 100

sample = np.random.choice(data, size=100, replace=False)

Первичная обработка выборочных данных

mean_sample = np.mean(sample) # среднее выборочное var_sample = np.var(sample) # дисперсия mode_sample = stats.mode(sample)[0][0] # мода median_sample = np.median(sample) # медиана std_sample = np.std(sample) # среднее квадратическое отклонение

Доверительный интервал для математического ожидания с надежностью 0,95

confidence_interval = stats.t.interval(0.95, len(sample)-1, loc=mean_sample, scale=stats.sem(sample))

Вывод результатов

print("Среднее выборочное: ", mean_sample) print("Дисперсия: ", var_sample) print("Мода: ", mode_sample) print("Медиана: ", median_sample) print("Среднее квадратическое отклонение: ", std_sample) print("Доверительный интервал для математического ожидания с надежностью 0,95: ", confidence_interval)