Central limit theorem

Python में Statistics परिचय

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

पासा 5 बार फेंकना

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

छह पहलू वाला पासा

# 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

10 बार दोहराएँ:

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]

सैंपल औसत का सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन

10 सैंपल औसतों का हिस्टोग्राम

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

100 सैंपल औसतों का हिस्टोग्राम

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

1000 सैंपल औसतों का हिस्टोग्राम

किसी सांख्यिकीय मान का सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन, ट्रायल्स की संख्या बढ़ने पर नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन के और करीब हो जाता है।

10, 100, और 1000 सैंपल औसतों के हिस्टोग्राम, जहाँ ज्यादा संख्या पर डिस्ट्रीब्यूशन घंटी-आकृति जैसा दिखता है

* सैंपल रैंडम और स्वतंत्र होने चाहिए

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

5 पासा फेंकों के 1000 सैंपल standard deviation का डिस्ट्रीब्यूशन

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)

सैंपल proportion का डिस्ट्रीब्यूशन भी नॉर्मल जैसा दिखता है

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

3.48

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

0.26

बीच में डैश्ड लाइन वाला सैंपल औसतों का सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन

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