Standart hatalar ve Merkezi Limit Teoremi

Python'da Örnekleme

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Ortalama kupa puanlarının örnekleme dağılımı

Örneklem büyüklüğü: 5 Örneklem büyüklüğü beş olan ortalama kupa puanlarının yaklaşık örnekleme dağılımının histogramı.

Örneklem büyüklüğü: 20 Örneklem büyüklüğü 20 olan ortalama kupa puanlarının yaklaşık örnekleme dağılımının histogramı.

Örneklem büyüklüğü: 80 Örneklem büyüklüğü 80 olan ortalama kupa puanlarının yaklaşık örnekleme dağılımının histogramı.

Örneklem büyüklüğü: 320 Örneklem büyüklüğü 320 olan ortalama kupa puanlarının yaklaşık örnekleme dağılımının histogramı.

Bağımsız örneklerin ortalamaları yaklaşık olarak normal dağılır.

Örneklem büyüklüğü arttıkça,

coffee_ratings['total_cup_points'].mean()

82.15120328849028

Her yaklaşık örnekleme dağılımında np.mean() kullanın:

Örneklem büyüklüğü	Örneklem ortalamasının ortalaması
5	`82.18420719999999`
20	`82.1558634`
80	`82.14510154999999`
320	`82.154017925`

coffee_ratings['total_cup_points'].std(ddof=0)

2.685858187306438

Anakütle üzerinde .std() çağırırken ddof=0 belirtin
Örnekler veya örnekleme dağılımları için np.std() çağırırken ddof=1 belirtin

Örneklem büyüklüğü	Örneklem ortalamasının std sapması
5	`1.1886358227738543`
20	`0.5940321141669805`
80	`0.2934024263916487`
320	`0.13095083089190876`

Örneklem büyüklüğü	Örneklem ortalamasının std sapması	Hesaplama	Sonuç
5	`1.1886358227738543`	`2.685858187306438 / sqrt(5)`	`1.201`
20	`0.5940321141669805`	`2.685858187306438 / sqrt(20)`	`0.601`
80	`0.2934024263916487`	`2.685858187306438 / sqrt(80)`	`0.300`
320	`0.13095083089190876`	`2.685858187306438 / sqrt(320)`	`0.150`

Python'da Örnekleme