07.编程理解中心极限定理

在适当的条件下，相互独立的随机变量之和经适当标准化后，其分布近似于正态分布；不要求变量本身服从正态分布。

代码：

import random
import matplotlib.pyplot as plt
from statistics import mean


def sample(num_of_samples, sample_sz):
    data = []
    for _ in range(num_of_samples):
        data.append(mean([random.uniform(0.0, 1.0) for _ in range(sample_sz)]))
    return data


if __name__ == "__main__":

    data = sample(10000, 100)
    plt.hist(data, bins = 'auto', rwidth = 0.8)
    plt.axvline(x = mean(data), c = 'red')
    plt.show()

只要样本数量足够大，样本均值就近似服从正态分布