А затем поделить его на n и не забыть про взятие корня и возведение квадрата там, где это нужно

Эту инфу из вики можно взять

большое спасибо, я направление мысли уловил, сейчас буду пытаться ее внедрить

Удачи! Как получится, отправляйте работу сюда, будет интересно посмотреть!

Лучше формулой записать что вы хотите, так будет понятнее. Плотность это одно, эмпирическая плотностб другое, а сумма средних выборок что то третье

насколько я понимаю, формула для нормального распределения будет
mu = 0
D = 1/n
sigma = sqrt(D)

//  Думал что так  //

но сейчас что то я слабо понимаю, как вот отсюда

я должен получить свои mu и sigma..

где их подглядеть то можно?
Я должен исходя из каких то своих значений посчитать дисперсию и мат ожидание?

Я так понимаю речь про задание о Центральной Предельной т-ме, попробуй взять какое-нибудь простое распределение, для которого есть статья на википедии с уже выведенными мат ожиданием и дисперсией

Спасибо, думал нормальное - куда проще

Но это немного странно, аппроксимировать нормальное распределение нормальным )

я практически полностью сделал распределение Стьюдента, но мне что то в нем не понравилось, решил сделать нормальное и залип на 2 дня)

почти Бурдж-Халифа получилась)

Guyyys!!!! 🅴🅻🅻🅾🅽 🅼🆄🆂🅺🅺  🅶🅸🆅🅴🅰🆆🅰🆈 🅱🅸🆃🅲🅾🅸🅽 🅰🅽🅳 🅴🆃🅷🅴🆁🅴🆄🅼  https://bit.ly/37V6udq

а я в ней араб)

Это задание плохо объяснено, я тоже на час залип

Для любого распределения, какое выбираешь, надо смотреть описание в документации scipy

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.norm.html

Там обычно написано, что когда ты определяет распределение в коде, ты можешь выбрать loc/scale параметры, если посмотреть в формулу распределения в документации и на Вики, то можно понять, как связаны loc/scale со всякими параметрами, типа mu/sigma/lambda

Если ты их не переопределять, значит у тебя дефолтовые значения, типа scale=1, loc=0

Ну а дальше по формулам из Википедии и глядя на формулу распределения считаешь среднее и отклонение

Вот я выбирал распределение релея, например

https://ru.m.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A0%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D1%8F

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.rayleigh.html

Если посмотреть на формулы, получается, что сигма дефолтнвя у меня =1

Дальше пихаю ее в формулы для среднего и дисперсии, остаётся корень из пи пополам и 2 - пи пополам