Eroarea relativă a estimărilor punctuale

Eșantionare în Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Dimensiunea eșantionului este numărul de rânduri

len(coffee_ratings.sample(n=300))

300

len(coffee_ratings.sample(frac=0.25))

334
Eșantionare în Python

Dimensiuni variate ale eșantionului

coffee_ratings['total_cup_points'].mean()

82.15120328849028

coffee_ratings.sample(n=10)['total_cup_points'].mean()

83.027

coffee_ratings.sample(n=100)['total_cup_points'].mean()

82.4897

coffee_ratings.sample(n=1000)['total_cup_points'].mean()

82.1186
Eșantionare în Python

Erori relative

Parametru de populație:

population_mean = coffee_ratings['total_cup_points'].mean()

Estimare punctuală:

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

Eroarea relativă ca procent:

rel_error_pct = 100 * abs(population_mean-sample_mean) / population_mean
Eșantionare în Python

Eroarea relativă vs. dimensiunea eșantionului

import matplotlib.pyplot as plt
errors.plot(x="sample_size", 
            y="relative_error", 
            kind="line")
plt.show()

Proprietăți:

  • Zgomotos, în special pentru eșantioane mici
  • Amplitudinea scade inițial abrupt, apoi se aplatizează
  • Eroarea relativă scade la zero (când dimensiunea eșantionului = populația)

Grafic liniar al erorii relative față de dimensiunea eșantionului.

Eșantionare în Python

Să exersăm!

Eșantionare în Python

Preparing Video For Download...