Sampling i Python
James Chapman
Curriculum Manager, DataCamp
Urvalsstorlek: 5

Urvalsstorlek: 20

Urvalsstorlek: 80

Urvalsstorlek: 320

Medelvärden av oberoende urval har ungefärliga normalfördelningar.
När urvalsstorleken ökar,
Fördelningen av medelvärden blir allt mer normalfördelad
Bredden på samplingfördelningen blir smalare
coffee_ratings['total_cup_points'].mean()
82.15120328849028
Använd np.mean() på varje ungefärlig samplingfördelning:
| Urvalsstorlek | Medelvärde av sampelmedelvärde |
|---|---|
| 5 | 82.18420719999999 |
| 20 | 82.1558634 |
| 80 | 82.14510154999999 |
| 320 | 82.154017925 |
coffee_ratings['total_cup_points'].std(ddof=0)
2.685858187306438
ddof=0 när du anropar .std() på populationerddof=1 när du anropar np.std() på urval eller samplingfördelningar| Urvalsstorlek | Standardavvikelse sampelmedelvärde |
|---|---|
| 5 | 1.1886358227738543 |
| 20 | 0.5940321141669805 |
| 80 | 0.2934024263916487 |
| 320 | 0.13095083089190876 |
| Urvalsstorlek | Standardavvikelse sampelmedelvärde | Beräkning | Resultat |
|---|---|---|---|
| 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 i Python