Stichprobenverteilung vs. Bootstrap-Verteilung
Die Stichprobenverteilung und die Bootstrap-Verteilung sind eng miteinander verbunden. In Situationen, in denen du wiederholt Stichproben aus einer Grundgesamtheit ziehen kannst (diese Fälle sind selten), ist es hilfreich, sowohl die Stichprobenverteilung als auch die Bootstrap-Verteilung nacheinander zu erstellen, um zu sehen, wie sie zusammenhängen.
Die Statistik, an der du interessiert bist, ist die durchschnittliche popularity Punktzahl der Lieder.
spotify_population (der gesamte Datensatz) und spotify_sample (500 zufällig ausgewählte Zeilen aus spotify_population) sind verfügbar; pandas und numpy werden mit ihren üblichen Aliases geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Stichprobenziehung in Python
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
mean_popularity_2000_samp = []
# Generate a sampling distribution of 2000 replicates
____:
mean_popularity_2000_samp.append(
# Sample 500 rows and calculate the mean popularity
____
)
# Print the sampling distribution results
print(mean_popularity_2000_samp)