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Stichprobenstatistik versus Grundgesamtheit

In dieser Übung arbeitest du mit einer vorab geladenen population. Du konstruierst eine sample, indem du zufällig Punkte aus der Grundgesamtheit ziehst. Du berechnest den Mittelwert und die Standardabweichung der aus dieser Grundgesamtheit gezogenen Stichprobe, um zu prüfen, ob die Stichprobe die Grundgesamtheit repräsentiert. Dein Ziel ist zu sehen, ob die Stichprobenstatistiken identisch oder sehr nahe an den Statistiken der Grundgesamtheit liegen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in lineares Modellieren mit Python

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Anleitung zur Übung

  • Berechne und gib den Mittelwert und die Standardabweichung der population-Daten aus.
  • Verwende np.random.seed(), um den Seed des Pseudozufallszahlengenerators von numpy auf 42 zu setzen.
  • Verwende np.random.choice(), um eine sample der size=31 zu erstellen, wobei size die Anzahl der aus der population gezogenen Punkte ist.
  • Berechne und gib den Mittelwert und die Standardabweichung der sample aus und vergleiche die ausgegebenen Werte der Stichproben- und Grundgesamtheitsstatistiken, um zu sehen, ob sie sich unterscheiden.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Compute the population statistics
print("Population mean {:.1f}, stdev {:.2f}".format( population.____(), population.____() ))

# Set random seed for reproducibility
____.____.____(42)

# Construct a sample by randomly sampling 31 points from the population
sample = np.____.____(____, size=31)

# Compare sample statistics to the population statistics
print("    Sample mean {:.1f}, stdev {:.2f}".format( sample.____(), sample.____() ))
Code bearbeiten und ausführen