In [18]:

    

%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns;


    

In [19]:

    

p1 = np.random.normal(10, 3, size=1000)
p2 = np.random.normal(20, 4, size= 1000)


    

In [20]:

    

plt.hist(p1);

plt.hist(p2);


    

In [21]:

    

plt.hist(p1 + p2);


    

In [11]:

    

total = p1 + p2


    

In [17]:

    

np.sum(total < 44)* 100/np.size(total)


    

    
Out[17]:





99.5

In [32]:

    

sns.distplot(p1);
sns.distplot(p2);
# sns.distplot(total);


    

In [33]:

    

from scipy.stats.stats import pearsonr


    

In [35]:

    

r, p = pearsonr(p1, p2)


    

In [40]:

    

r_vector = []
p_vector = []
for i in range(1000):
    p1 = np.random.normal(size=100)
    p2 = np.random.normal(size=100)
    r,p = pearsonr(p1, p2)
    r_vector.append(r)
    p_vector.append(p)
    
plt.plot(r_vector);


    

In [41]:

    

plt.plot(p_vector);


    

In [45]:

    

np.sum(np.array(p_vector) < 0.10)


    

    
Out[45]:





86

In [ ]: