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.

Обязательные требования
1. Соответствие программы и результатов ее работы с полученным заданием.

2. Самостоятельное тестирование и отладка программы.

3. Устойчивость работы программы при любых значениях параметров, задаваемых пользователем через интерфейс программы.

4. Составление отчета, содержащего описание реализованного метода (алгоритма) анализа данных и результаты тестирования этого метода (алгоритма) путем запуска программы с различными входными параметрами. Получаемые зависимости между выходными характеристиками и выбранными параметрами представляются в графической форме.
Программу писать на Jupyter Notebook (Python)

Готов заплатить за работу.