Từ trung bình mẫu đến trung bình tổng thể

Nền tảng Xác suất trong Python

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

Ôn tập trung bình mẫu

$$ $$

Luật số lớn

Trung bình mẫu tiến gần kỳ vọng khi kích thước mẫu tăng.

Tem Jakob Bernoulli

Nền tảng Xác suất trong Python

Ôn tập trung bình mẫu (tiếp)

$$ \text{Trung bình mẫu} = \bar{X_2} = \frac{x_1+x_2}{2} $$

Nền tảng Xác suất trong Python

Ôn tập trung bình mẫu (tiếp)

$$ \text{Trung bình mẫu} = \bar{X_3} = \frac{x_1+x_2+x_3}{3} $$

Nền tảng Xác suất trong Python

Ôn tập trung bình mẫu (tiếp)

$$ \text{Trung bình mẫu} = \bar{X_n} = \frac{x_1+x_2+\cdots +x_n}{n} $$

Nền tảng Xác suất trong Python

Ôn tập trung bình mẫu (tiếp)

$$ \text{Trung bình mẫu} = \bar{X_n} = \frac{x_1+x_2+\cdots +x_n}{n} \to \mathbb{E(X)} $$

Nền tảng Xác suất trong Python

Tạo mẫu

# Import binom and describe
from scipy.stats import binom
from scipy.stats import describe

# Sample of 250 fair coin flips
samples = binom.rvs(n=1, p=0.5, size=250, random_state=42)
# Print first 100 values from the sample
print(samples[0:100])
[0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0
 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1
 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0]
Nền tảng Xác suất trong Python

Tính trung bình mẫu

# Calculate the sample mean
print(describe(samples[0:10]).mean)
0.6
Nền tảng Xác suất trong Python

Sự hội tụ của trung bình mẫu về kỳ vọng

Nền tảng Xác suất trong Python

Hoạt ảnh trung bình mẫu về kỳ vọng

Nền tảng Xác suất trong Python

Vẽ đồ thị trung bình mẫu

$$ $$

from scipy.stats import binom
from scipy.stats import describe
import matplotlib.pyplot as plt

# Define our variables
coin_flips, p, sample_size , averages = 1, 0.5, 1000, []
# Generate the sample
samples = binom.rvs(n=coin_flips, p=p, size=sample_size, random_state=42)
Nền tảng Xác suất trong Python

Vẽ đồ thị trung bình mẫu (tiếp)

$$ $$

# Calculate the sample mean
for i in range(2,sample_size+1):
    averages.append(describe(samples[0:i]).mean)

# Print the first values of averages
print(averages[0:10])
[0.5, 0.6666666666666666, 0.75, 0.6, 0.5, 0.42857142857142855, 0.5, 
0.5555555555555556,0.6, 0.5454545454545454]
Nền tảng Xác suất trong Python

Vẽ đồ thị trung bình mẫu (tiếp)

$$ $$

# Add population mean line and sample mean plot
plt.axhline(binom.mean(n=coin_flips, p=p), color='red')
plt.plot(averages, '-')
# Add legend
plt.legend(("Population mean","Sample mean"), loc='upper right')
plt.show()
Nền tảng Xác suất trong Python

Đồ thị trung bình mẫu

Đồ thị trung bình mẫu

Nền tảng Xác suất trong Python

Ayo berlatih!

Nền tảng Xác suất trong Python

Preparing Video For Download...