Variación en las estadísticas muestrales

Si creamos una muestra de size=1000 extrayendo esa cantidad de puntos de una población, y luego calculamos una estadística muestral, como la media, obtenemos un único valor que resume la muestra.

Si repites ese proceso de muestreo num_samples=100 veces, obtendrás 100 muestras. Calcular la estadística muestral, como la media, para cada una de las diferentes muestras dará lugar a una distribución de valores de la media. El objetivo es entonces calcular la media de las medias y la desviación estándar de las medias.

Aquí usarás las variables precargadas population, num_samples y num_pts, y ten en cuenta que los arrays means y deviations se han inicializado a cero para proporcionarte contenedores que usar en el bucle for.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción al modelado lineal en Python

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Instrucciones del ejercicio

Para cada una de las num_samples=100, genera una muestra y luego calcula y almacena las estadísticas muestrales.
En cada iteración, crea un sample usando np.random.choice() para extraer 1000 puntos aleatorios de la población.
En cada iteración, calcula y guarda los resultados de los métodos sample.mean() y sample.std() para obtener la media y la desviación estándar de la muestra.
Para el array means y el array deviations, calcula tanto la media como la desviación estándar de cada uno e imprime los resultados.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Initialize two arrays of zeros to be used as containers
means = np.zeros(num_samples)
stdevs = np.zeros(num_samples)

# For each iteration, compute and store the sample mean and sample stdev
for ns in range(num_samples):
    sample = np.____.choice(population, num_pts)
    means[ns] = sample.____()
    stdevs[ns] = sample.____()

# Compute and print the mean() and std() for the sample statistic distributions
print("Means:  center={:>6.2f}, spread={:>6.2f}".format(means.mean(), means.std()))
print("Stdevs: center={:>6.2f}, spread={:>6.2f}".format(stdevs.____(), stdevs.____()))

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