편의 표본추출

Python으로 살펴보는 표본추출(Sampling)

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

The Literary Digest의 선거 예측

1936년 The Literary Digest 1면. 선거 예측 헤드라인: 랜던 130만 표, 루스벨트 약 100만 표.

디즈니랜드 파리 사진.

¹ Image by Sean MacEntee

coffee_ratings["total_cup_points"].mean()

82.15120328849028

coffee_ratings_first10 = coffee_ratings.head(10)

coffee_ratings_first10["total_cup_points"].mean()

89.1

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
coffee_ratings["total_cup_points"].hist(bins=np.arange(59, 93, 2))
plt.show()

coffee_ratings_first10["total_cup_points"].hist(bins=np.arange(59, 93, 2))
plt.show()

모집단: 모집단의 컵 포인트 히스토그램.

편의 표본: 표본의 컵 포인트 히스토그램.

coffee_sample = coffee_ratings.sample(n=10)
coffee_sample["total_cup_points"].hist(bins=np.arange(59, 93, 2))
plt.show()

모집단: 모집단의 컵 포인트 히스토그램.

단순무작위표본: 무작위 표본의 컵 포인트 히스토그램.

Python으로 살펴보는 표본추출(Sampling)