√ 2 π f ( z )= e 1

      ESERCIZIO 11

­ Verifichiamo che l'istruzione  randomn produca  effettivamente numeri distribuiti secondo una 

distribuzione normale (gaussiana) standard avente  media 0 e deviazione standard pari ad 1.

­ Ordiniamo i dati e verifichiamo che il numero di essi  compresi entro 1,2 e 3         corrisponda ai valori attesi  (per sapere quali sono i valori attesi entro 1 sigma

f (z)= 1

√ ^{2 π e}

−z

/ 2

σ

GDL> print, gauss_pdf(1)­gauss_pdf(­1)

­ L'istruzione gauss_pdf sta per gaussian density  probability function e calcola la distribuzione 

cumulativa della distribuzione normale.

Permette quindi di stabilire la probabilita' che una 

variabile distribuita normalmente abbia valore inferiore  a quello messo fra parentesi

∫ −1 1

f ( z)= 1

√ ^{2 π e}

−z

/ 2 =0.68

GDL> print, gauss_pdf(1)) GDL>0.84134

−∞ ∫

∞

f ( z)= 1

√ ^{2 π e}

−z

/ 2

=1

        ESERCIZIO 11 (continua)

­ Verificare per quale numero di dati (estrazioni  utilizzando randomn) la distribuzione tende alla  gaussiana. 

Graficare i risultati