सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन बनाना

Python में Sampling

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

वही कोड, अलग उत्तर

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

वही कोड, 1000 बार

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]

साइज़ 30 के लिए सैंपल माध्यों का डिस्ट्रीब्यूशन

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

Sampling distribution बिंदु-आकलनों की प्रतियों का डिस्ट्रीब्यूशन होता है.

सैंपल माध्यों का एक हिस्टोग्राम.

अलग-अलग सैंपल साइज़

Sample size: 6

सैंपल साइज़ 6 के साथ सैंपल माध्यों का हिस्टोग्राम.

Sample size: 150

सैंपल साइज़ 150 के साथ सैंपल माध्यों का हिस्टोग्राम.

अभ्यास करते हैं!

Python में Sampling