<jupyter_start><jupyter_text>Teorma central do limite *   Quando o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral da sua média aproxima-se cada vez mais de uma distribuição normal<jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
alturas = np.random.randint(126, 192, 500)
# Gera 500 números aleatórios inteiros de 126 à 192
alturas.mean()
#média das alturas 
sns.distplot(alturas)
#plota o gráfico das distribuições e curva de Gauss
medias = [np.mean(np.random.randint(126, 192, 500)) for _ in range(1000)]
#O for percorre 1000 vezes e gera uma lista com a média dos 500 números aleatórios a cada iteração.
type(medias), len(medias)
#retorna o tipo da váriavel medias e o tamanho do array/lista
print(medias)
#imprimi os valores gravados na variável medias 
sns.distplot(medias);
#plota o gráfico comprovando o teorema central de limite<jupyter_output><empty_output>
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