Výpočet relativní chyby
Velikost vzorku ovlivňuje to, jak přesně bodové odhady odrážejí odpovídající parametr celé populace. Když například vypočítáš průměr vzorku, chceš, aby se co nejvíce blížil průměru populace. Pokud je ale vzorek příliš malý, nemusí tomu tak být.
Nejběžnější metrikou pro hodnocení přesnosti je relativní chyba. Jde o absolutní rozdíl mezi parametrem populace a bodovým odhadem, vydělený hodnotou parametru populace. Někdy se vyjadřuje v procentech.
K dispozici máš attrition_pop a mean_attrition_pop (průměr sloupce Attrition datasetu attrition_pop); pandas je načtený jako pd.
Toto cvičení je součástí kurzu
Vzorkování v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Generate a simple random sample of 50 rows, with seed 2022
attrition_srs50 = ____
# Calculate the mean employee attrition in the sample
mean_attrition_srs50 = ____
# Calculate the relative error percentage
rel_error_pct50 = ____
# Print rel_error_pct50
print(rel_error_pct50)