<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="ru">
	<id>https://www.wikicshse.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0%29%2F%D0%94%D0%973</id>
	<title>Современные методы машинного обучения (курс майнора)/ДЗ3 - История изменений</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://www.wikicshse.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0%29%2F%D0%94%D0%973"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.wikicshse.ru/index.php?title=%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0)/%D0%94%D0%973&amp;action=history"/>
	<updated>2026-06-06T15:11:48Z</updated>
	<subtitle>История изменений этой страницы в вики</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.45.3</generator>
	<entry>
		<id>https://www.wikicshse.ru/index.php?title=%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0)/%D0%94%D0%973&amp;diff=1647&amp;oldid=prev</id>
		<title>imported&gt;Riabenko: Новая страница: «== Центральная предельная теорема своими руками ==  В этом задании вам предстоит проверит…»</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.wikicshse.ru/index.php?title=%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_(%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BC%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0)/%D0%94%D0%973&amp;diff=1647&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2016-11-07T13:33:31Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Новая страница: «== Центральная предельная теорема своими руками ==  В этом задании вам предстоит проверит…»&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Новая страница&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;== Центральная предельная теорема своими руками ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
В этом задании вам предстоит проверить работу центральной предельной теоремы, а также поработать с генерацией случайных чисел и построением графиков в Питоне.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Выберите ваше любимое непрерывное распределение (чем меньше оно будет похоже на нормальное, тем интереснее; попробуйте выбрать какое-нибудь распределение из тех, что мы не обсуждали в курсе). Сгенерируйте из него выборку объёма 1000, постройте гистограмму выборки и нарисуйте поверх неё теоретическую плотность распределения вашей случайной величины (чтобы величины были в одном масштабе, не забудьте выставить у гистограммы значение параметра normed=true).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ваша задача — оценить распределение 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).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Опишите разницу между полученными распределениями при различных значениях n. Как меняется точность аппроксимации распределения выборочных средних нормальным с ростом n?&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Решение должно представлять собой IPython-ноутбук, содержащий:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* код, генерирующий выборки и графики;&lt;br /&gt;
* краткие описания каждого блока кода, объясняющие, что он делает;&lt;br /&gt;
* необходимые графики (убедитесь, что на них подписаны оси);&lt;br /&gt;
* выкладки с вычислениями параметров нормальных распределений, аппроксимирующих выборочные средние при различных n;&lt;br /&gt;
* выводы по результатам выполнения задания.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>imported&gt;Riabenko</name></author>
	</entry>
</feed>