Стандартні похибки та центральна гранична теорема

Sampling у Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Вибірковий розподіл середніх балів чашки

Розмір вибірки: 5 Гістограма приблизного вибіркового розподілу середніх балів чашки для вибірки з п'яти.

Розмір вибірки: 20 Гістограма приблизного вибіркового розподілу середніх балів чашки для вибірки з 20.

Розмір вибірки: 80 Гістограма приблизного вибіркового розподілу середніх балів чашки для вибірки з 80.

Розмір вибірки: 320 Гістограма приблизного вибіркового розподілу середніх балів чашки для вибірки з 320.

Середні незалежних вибірок мають приблизно нормальні розподіли.

Із зростанням розміру вибірки,

coffee_ratings['total_cup_points'].mean()

82.15120328849028

Використайте np.mean() для кожного приблизного вибіркового розподілу:

Розмір вибірки	Середнє вибіркових середніх
5	`82.18420719999999`
20	`82.1558634`
80	`82.14510154999999`
320	`82.154017925`

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

2.685858187306438

Задавайте ddof=0, коли викликаєте .std() для генеральної сукупності
Задавайте ddof=1, коли викликаєте np.std() для вибірок або вибіркових розподілів

Розмір вибірки	Стандартне відхилення вибіркового середнього
5	`1.1886358227738543`
20	`0.5940321141669805`
80	`0.2934024263916487`
320	`0.13095083089190876`

Розмір вибірки	Стандартне відхилення вибіркового середнього	Обчислення	Результат
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`

Sampling у Python