Python-сообщество

Помогите с программой:
1. Сгенерировать вектор длины 1000 элементов, элементами которого являются реализации нормально распределенной случайной величины с заданными параметрами (математическое ожидание и стандартное отклонение выбрать случайным образом). Подсчитать основные описательные характеристики: минимум и максимум, мат. ожидание, дисперсия, стандарnное отклонение, квантили уровней 0.95 и 0.99, медиана, коэффициенты асимметрии, эксцесса. Визуализировать полученные выборки, используя гистограммы. Построить оценки плотностей и визуализировать их. Исследовать отклонение статистического мат. ожидания от заданного при росте объема выборки.

2. Подготовить исходные данные. Загрузить их в dataframe. Рассчитать описательные характеристики по каждой переменной. Построить диаграммы рассеяния. Создать новую качественную переменную. Построить гистограммы.

Прикреплённый файлы:
Глава 1 Введение в анализ данных.pdf (656,8 KБ)

Если есть фрилансеры, готовые сделать лабы за разумную цену, пишите в личку.