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La moyenne des moyennes

Vous voulez connaître le nombre moyen d'utilisatrices et d'utilisateurs (num_users) par entente, mais vous voulez cette valeur pour l'ensemble de l'entreprise afin de voir si les ententes d'Amir comptent plus ou moins d'utilisateurs que la moyenne des ententes de l'entreprise. Le problème, c'est que, dans la dernière année, l'entreprise a travaillé sur plus de dix mille ententes; il n'est donc pas réaliste de tout compiler. Vous allez plutôt estimer la moyenne en prenant plusieurs échantillons aléatoires d'ententes, ce qui est beaucoup plus simple que de recueillir les données de toute l'entreprise.

amir_deals est disponible et les données d'utilisatrices et d'utilisateurs pour toutes les ententes de l'entreprise sont dans all_deals. pandas sous le nom pd et numpy sous le nom np sont tous deux chargés.

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Introduction à la statistique en Python

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Instructions de l’exercice

  • Fixez la graine aléatoire à 321.
  • Prenez 30 échantillons (avec remise) de taille 20 à partir de all_deals['num_users'] et calculez la moyenne de chaque échantillon. Enregistrez ces moyennes dans sample_means.
  • Affichez la moyenne de sample_means.
  • Affichez la moyenne de la colonne num_users de amir_deals.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Set seed to 321
____

sample_means = []
# Loop 30 times to take 30 means
for i in range(____):
  # Take sample of size 20 from num_users col of all_deals with replacement
  cur_sample = ____
  # Take mean of cur_sample
  cur_mean = ____
  # Append cur_mean to sample_means
  sample_means.append(____)

# Print mean of sample_means
print(____)

# Print mean of num_users in amir_deals
print(____)
Modifier et exécuter le code