Відносна похибка точкових оцінок

Sampling у Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Розмір вибірки — це кількість рядків

len(coffee_ratings.sample(n=300))
300
len(coffee_ratings.sample(frac=0.25))
334
Sampling у Python

Різні розміри вибірки

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
Sampling у Python

Відносні похибки

Параметр генеральної сукупності:

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

Точкова оцінка:

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

Відносна похибка у відсотках:

rel_error_pct = 100 * abs(population_mean-sample_mean) / population_mean
Sampling у Python

Відносна похибка vs. розмір вибірки

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

Властивості:

  • Дуже шумно, особливо для малих вибірок
  • Спершу амплітуда різко спадає, далі вирівнюється
  • Відносна похибка зменшується до нуля (коли розмір вибірки = сукупність)

Лінійний графік: відносна похибка проти розміру вибірки.

Sampling у Python

Давайте потренуємось!

Sampling у Python

Preparing Video For Download...