Erori standard și Teorema Limitei Centrale

Eșantionare în Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Distribuția de eșantionare a mediei punctajelor

Dimensiunea eșantionului: 5 Histogramă a distribuției de eșantionare aproximative a mediei punctajelor, pentru un eșantion de dimensiunea 5.

Dimensiunea eșantionului: 20 Histogramă a distribuției de eșantionare aproximative a mediei punctajelor, pentru un eșantion de dimensiunea 20.

Dimensiunea eșantionului: 80 Histogramă a distribuției de eșantionare aproximative a mediei punctajelor, pentru un eșantion de dimensiunea 80.

Dimensiunea eșantionului: 320 Histogramă a distribuției de eșantionare aproximative a mediei punctajelor, pentru un eșantion de dimensiunea 320.

Eșantionare în Python

Consecințele teoremei limitei centrale

 

Mediile eșantioanelor independente au distribuții aproximativ normale.

 

Pe măsură ce dimensiunea eșantionului crește,

  • Distribuția mediilor devine mai aproape de o distribuție normală

  • Lățimea distribuției de eșantionare devine mai îngustă

Eșantionare în Python

Mediile populației și ale distribuției de eșantionare

coffee_ratings['total_cup_points'].mean()

82.15120328849028

Utilizați np.mean() pe fiecare distribuție de eșantionare aproximativă:

Dimensiune eșantion Media mediei eșantionului
5 82.18420719999999
20 82.1558634
80 82.14510154999999
320 82.154017925
Eșantionare în Python

Abaterile standard ale populației și distribuției de eșantionare

coffee_ratings['total_cup_points'].std(ddof=0)

2.685858187306438

 

  • Specificați ddof=0 când apelați .std() pe populații
  • Specificați ddof=1 când apelați np.std() pe eșantioane sau distribuții de eșantionare
Dimensiune eșantion Abat. std a mediei eșantionului
5 1.1886358227738543
20 0.5940321141669805
80 0.2934024263916487
320 0.13095083089190876
Eșantionare în Python

Media populației împărțită la rădăcina dimensiunii eșantionului

Dimensiune eșantion Abat. std a mediei eșantionului Calcul Rezultat
5 1.1886358227738543 2.685858187306438 / sqrt(5) 1.201
20 0.5940321141669805 2.685858187306438 / sqrt(20) 0.601
80 0.2934024263916487 2.685858187306438 / sqrt(80) 0.300
320 0.13095083089190876 2.685858187306438 / sqrt(320) 0.150
Eșantionare în Python

Eroarea standard

  • Abaterea standard a distribuției de eșantionare
  • Instrument important pentru înțelegerea variabilității eșantionării
Eșantionare în Python

Să exersăm!

Eșantionare în Python

Preparing Video For Download...