Centralne twierdzenie graniczne

Wprowadzenie do statystyki w Pythonie

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

Rzut kostką 5 razy

die = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# Roll 5 times
samp_5 = die.sample(5, replace=True)
print(samp_5)

array([3, 1, 4, 1, 1])

np.mean(samp_5)

2.0

sześciościenna kostka

# Roll 5 times and take mean
samp_5 = die.sample(5, replace=True)
np.mean(samp_5)

4.4

samp_5 = die.sample(5, replace=True)
np.mean(samp_5)

3.8

Powtórz 10 razy:

sample_means = []

for i in range(10):

  samp_5 = die.sample(5, replace=True)
  sample_means.append(np.mean(samp_5))

print(sample_means)

[3.8, 4.0, 3.8, 3.6, 3.2, 4.8, 2.6,
3.0, 2.6, 2.0]

Rozkład próbkowania średniej z próby

histogram 10 średnich z próby

sample_means = []
for i in range(100):
    sample_means.append(np.mean(die.sample(5, replace=True)))

histogram 100 średnich z próby

sample_means = []
for i in range(1000):
    sample_means.append(np.mean(die.sample(5, replace=True)))

histogram 1000 średnich z próby

Rozkład próbkowania statystyki zbliża się do rozkładu normalnego wraz ze wzrostem liczby prób.

histogramy 10, 100 i 1000 średnich z próby – im więcej prób, tym kształt bardziej zbliżony do krzywej dzwonowej

* Próby powinny być losowe i niezależne

sample_sds = []
for i in range(1000):
  sample_sds.append(np.std(die.sample(5, replace=True)))

Rozkład 1000 odchyleń standardowych z próby dla 5 rzutów kostką

sales_team = pd.Series(["Amir", "Brian", "Claire", "Damian"])

sales_team.sample(10, replace=True)

array(['Claire', 'Damian', 'Brian', 'Damian', 'Damian', 'Amir', 'Amir', 'Amir', 
      'Amir', 'Damian'], dtype=object)

sales_team.sample(10, replace=True)

array(['Brian', 'Amir', 'Brian', 'Claire', 'Brian', 'Damian', 'Claire', 'Brian', 
      'Claire', 'Claire'], dtype=object)

Rozkład proporcji z próby przypomina rozkład normalny

# Estimate expected value of die
np.mean(sample_means)

3.48

# Estimate proportion of "Claire"s
np.mean(sample_props)

0.26

Rozkład próbkowania średnich z próby z przerywaną linią pośrodku

Wprowadzenie do statystyki w Pythonie