Eșantionare și bias

Bazele inferenței în Python

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

Bias

  • Eșantion biased: Un grup apare mai des/mai rar în eșantion decât în populație

Un grup de persoane cu tricouri de culori diferite, dar un eșantion care conține doar persoane în tricouri verzi.

Bazele inferenței în Python

Eșantioane biased

all_salaries = [75000, 82000, ...]
friends_salaries = [93000, 87000, 103000, 101000]


np.mean(friends_salaries)

96000
Bazele inferenței în Python

Distribuția de eșantionare

sampling_distribution = []


for i in range(100):

    random_sample = np.random.choice(salaries, size=10)
    sample_mean = np.mean(random_sample)

    sampling_distribution.append(sample_mean)


plt.hist(sampling_distribution)
plt.xlabel('Mean salary')
plt.ylabel('Percent of samples')
plt.title('Sampling distribution of mean salaries')
plt.show()
Bazele inferenței în Python

Histogramă reprezentând distribuția de eșantionare a salariilor medii. Are forma unei curbe în clopot aproximative, centrată în jurul valorii de 82.000 de dolari, cu un minim de aproximativ 70.000 și un maxim de aproximativ 95.000 de dolari.

Bazele inferenței în Python

Dependent de eșantion

  • Eșantioanele influențează estimările punctuale
  • Estimările punctuale influențează inferența
  • Eșantioanele influențează calculul p-value
Bazele inferenței în Python

Independent de eșantion

  • Statistica populației
    • Nu este afectată de eșantionul ales
  • Concluzia testului
    • Pentru un p-value dat, concluzia nu depinde de eșantion
Bazele inferenței în Python

Să exersăm!

Bazele inferenței în Python

Preparing Video For Download...