Gratulujeme!

Vzorkování v Pythonu

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Rekapitulace

Kapitola 1

  • Základy vzorkování
  • Selekční zkreslení
  • Pseudonáhodná čísla

Kapitola 3

  • Velikost vzorku a parametry populace
  • Tvorba výběrových rozdělení
  • Přibližná vs. skutečná výběrová rozdělení
  • Centrální limitní věta

Kapitola 2

  • Prostý náhodný výběr
  • Systematický výběr
  • Stratifikovaný výběr
  • Shlukový výběr

Kapitola 4

  • Bootstrapping z jediného vzorku
  • Standardní chyba
  • Intervaly spolehlivosti
Vzorkování v Pythonu

Nejdůležitější poznatky

 

  • Směrodatná odchylka bootstrapové statistiky je dobrým odhadem standardní chyby
  • Pro intervaly spolehlivosti lze předpokládat normální rozdělení bootstrapových rozdělení
Vzorkování v Pythonu

Co dál?

Vzorkování v Pythonu

Přejeme příjemné studium!

Vzorkování v Pythonu

Preparing Video For Download...