サンプリングとバイアス

Pythonで学ぶ推測の基礎

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

バイアス

  • 偏った標本: ある集団が、母集団より標本で多すぎる/少なすぎる

色違いのシャツの人々の集団だが、標本には緑のシャツの人だけが含まれている。

Pythonで学ぶ推測の基礎

偏った標本

all_salaries = [75000, 82000, ...]
friends_salaries = [93000, 87000, 103000, 101000]

np.mean(friends_salaries)
96000
Pythonで学ぶ推測の基礎

標本分布

sampling_distribution = []

for i in range(100):
random_sample = np.random.choice(salaries, size=10) sample_mean = np.mean(random_sample)
sampling_distribution.append(sample_mean)
plt.hist(sampling_distribution) plt.xlabel('Mean salary') plt.ylabel('Percent of samples') plt.title('Sampling distribution of mean salaries') plt.show()
Pythonで学ぶ推測の基礎

給与平均の標本分布を示すヒストグラム。おおよそベル型で、中心は約82,000ドル、最小は約70,000ドル、最大は約95,000ドル。

Pythonで学ぶ推測の基礎

標本に依存するもの

  • 標本は点推定に影響する
  • 点推定は推論に影響する
  • 標本はp値の計算に影響する
Pythonで学ぶ推測の基礎

標本に依存しないもの

  • 母集団統計量
    • 抽出された標本に依存しない
  • 検定の結論
    • 与えられたp値なら、結論は標本に依存しない
Pythonで学ぶ推測の基礎

Let's practice!

Pythonで学ぶ推測の基礎

Preparing Video For Download...