Vytváření výběrového rozdělení

Vzorkování v Pythonu

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Stejný kód, různý výsledek

coffee_ratings.sample(n=30)['total_cup_points'].mean()

82.53066666666668

coffee_ratings.sample(n=30)['total_cup_points'].mean()

81.97566666666667

coffee_ratings.sample(n=30)['total_cup_points'].mean()

82.68

coffee_ratings.sample(n=30)['total_cup_points'].mean()

81.675

Stejný kód, 1000×

mean_cup_points_1000 = []

for i in range(1000):
    mean_cup_points_1000.append(
        coffee_ratings.sample(n=30)['total_cup_points'].mean()
    )

print(mean_cup_points_1000)

[82.11933333333333, 82.55300000000001, 82.07266666666668, 81.76966666666667, 
...
 82.74166666666666, 82.45033333333335, 81.77199999999999, 82.8163333333333]

Rozdělení výběrových průměrů pro velikost 30

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(mean_cup_points_1000, bins=30)
plt.show()

Výběrové rozdělení je rozdělení replikátů bodových odhadů.

Histogram výběrových průměrů.

Různé velikosti výběru

Velikost výběru: 6

Histogram výběrových průměrů s velikostí výběru šest.

Velikost výběru: 150

Histogram výběrových průměrů s velikostí výběru 150.

Pojďme si procvičit!

Vzorkování v Pythonu