构建抽样分布

Python 抽样

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

相同代码，不同结果

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

相同代码，重复 1000 次

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]

样本量为 30 的样本均值分布

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

"抽样分布"是点估计重复值的分布。

样本均值的直方图。

不同的样本量

样本量：6

样本量为 6 的样本均值直方图。

样本量：150

样本量为 150 的样本均值直方图。

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