Cálculo de errores relativos
El tamaño de la muestra que tomes afecta a la precisión con la que las estimaciones puntuales reflejan el parámetro poblacional correspondiente. Por ejemplo, cuando calculas una media muestral, quieres que se aproxime a la media poblacional. Sin embargo, si tu muestra es demasiado pequeña, puede que no sea así.
La métrica más habitual para evaluar la precisión es el error relativo. Es la diferencia absoluta entre el parámetro poblacional y la estimación puntual, todo ello dividido por el parámetro poblacional. A veces se expresa en porcentaje.
attrition_pop y mean_attrition_pop (la media de la columna Attrition de attrition_pop) están disponibles; pandas se carga como pd.
Este ejercicio forma parte del curso
Muestreo en Python
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# 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)