Průměry populace a výběrového rozdělení
Jednou z užitečných vlastností výběrových rozdělení je, že je lze kvantifikovat – konkrétně na nich počítat souhrnné statistiky. Tady se podíváš na vztah mezi průměrem výběrového rozdělení a průměrem populačního parametru.
K dispozici máš tři výběrová rozdělení. V každém případě byl dataset fluktuace zaměstnanců vzorkován pomocí prostého náhodného výběru a následně byl vypočítán průměr fluktuace. Tento postup byl zopakován 1 000krát, čímž vzniklo výběrové rozdělení průměrů fluktuace. Jednotlivá výběrová rozdělení se liší velikostí výběru: jedno používalo pro každý replikát velikost 5, druhé 50 a třetí 500.
K dispozici jsou attrition_pop, sampling_distribution_5, sampling_distribution_50 a sampling_distribution_500; numpy je načteno jako np.
Toto cvičení je součástí kurzu
Vzorkování v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Calculate the mean of the mean attritions for each sampling distribution
mean_of_means_5 = ____
mean_of_means_50 = ____
mean_of_means_500 = ____
# Print the results
print(mean_of_means_5)
print(mean_of_means_50)
print(mean_of_means_500)