การเปรียบเทียบวิธีการสุ่มตัวอย่าง

การสุ่มตัวอย่างใน Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

ทบทวนเทคนิคการสุ่มตัวอย่าง - การเตรียมข้อมูล

top_counted_countries = ["Mexico", "Colombia", "Guatemala",
  "Brazil", "Taiwan", "United States (Hawaii)"]

subset_condition = coffee_ratings['country_of_origin'].isin(top_counted_countries)
coffee_ratings_top = coffee_ratings[subset_condition]

coffee_ratings_top.shape

(880, 8)

ทบทวนการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่าย

coffee_ratings_srs = coffee_ratings_top.sample(frac=1/3, random_state=2021)

coffee_ratings_srs.shape

(293, 8)

ทบทวนการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

coffee_ratings_strat = coffee_ratings_top.groupby("country_of_origin")\
    .sample(frac=1/3, random_state=2021)

coffee_ratings_strat.shape

(293, 8)

ทบทวนการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม

import random
top_countries_samp = random.sample(top_counted_countries, k=2)
top_condition = coffee_ratings_top['country_of_origin'].isin(top_countries_samp)
coffee_ratings_cluster = coffee_ratings_top[top_condition]
coffee_ratings_cluster['country_of_origin'] = coffee_ratings_cluster['country_of_origin']\
    .cat.remove_unused_categories()


coffee_ratings_clust = coffee_ratings_cluster.groupby("country_of_origin")\
    .sample(n=len(coffee_ratings_top) // 6)

coffee_ratings_clust.shape

(292, 8)

การคำนวณค่าเฉลี่ย cup points

ประชากร

coffee_ratings_top['total_cup_points'].mean()

81.94700000000002

การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่าย

coffee_ratings_srs['total_cup_points'].mean()

81.95982935153583

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น

coffee_ratings_strat['total_cup_points'].mean()

81.92566552901025

การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม

coffee_ratings_clust['total_cup_points'].mean()

82.03246575342466

ค่าเฉลี่ย cup points รายประเทศ: แบบสุ่มอย่างง่าย

ประชากร:

coffee_ratings_top.groupby("country_of_origin")\
    ['total_cup_points'].mean()

country_of_origin
Brazil                    82.405909
Colombia                  83.106557
Guatemala                 81.846575
Mexico                    80.890085
Taiwan                    82.001333
United States (Hawaii)    81.820411
Name: total_cup_points, dtype: float64

การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างง่าย:

coffee_ratings_srs.groupby("country_of_origin")\
    ['total_cup_points'].mean()

country_of_origin
Brazil                    82.414878
Colombia                  82.925536
Guatemala                 82.045385
Mexico                    81.100714
Taiwan                    81.744333
United States (Hawaii)    82.008000
Name: total_cup_points, dtype: float64

ค่าเฉลี่ย cup points รายประเทศ: แบบแบ่งชั้น

ประชากร:

coffee_ratings_top.groupby("country_of_origin")\
    ['total_cup_points'].mean()

country_of_origin
Brazil                    82.405909
Colombia                  83.106557
Guatemala                 81.846575
Mexico                    80.890085
Taiwan                    82.001333
United States (Hawaii)    81.820411
Name: total_cup_points, dtype: float64

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น:

coffee_ratings_strat.groupby("country_of_origin")\
    ['total_cup_points'].mean()

country_of_origin
Brazil                    82.499773
Colombia                  83.288197
Guatemala                 81.727667
Mexico                    80.994684
Taiwan                    81.846800
United States (Hawaii)    81.051667
Name: total_cup_points, dtype: float64

ค่าเฉลี่ย cup points รายประเทศ: แบบกลุ่ม

ประชากร:

coffee_ratings_top.groupby("country_of_origin")\
    ['total_cup_points'].mean()

country_of_origin
Brazil                    82.405909
Colombia                  83.106557
Guatemala                 81.846575
Mexico                    80.890085
Taiwan                    82.001333
United States (Hawaii)    81.820411
Name: total_cup_points, dtype: float64

การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม:

coffee_ratings_clust.groupby("country_of_origin")\
    ['total_cup_points'].mean()

country_of_origin
Colombia    83.128904
Mexico      80.936027
Name: total_cup_points, dtype: float64

มาฝึกกันเถอะ!

การสุ่มตัวอย่างใน Python