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Means का mean

आप यह जानना चाहते हैं कि प्रति deal औसत यूज़र (num_users) कितने हैं, लेकिन आप यह संख्या पूरी कंपनी के स्तर पर जानना चाहते हैं ताकि आप देख सकें कि Amir की deals में कंपनी की औसत deal की तुलना में यूज़र अधिक हैं या कम. समस्या यह है कि पिछले साल में कंपनी ने दस हज़ार से अधिक deals पर काम किया है, इसलिए सारा डेटा समेटना व्यावहारिक नहीं है. इसके बजाय, आप कई random samples लेकर mean का अनुमान लगाएंगे, क्योंकि यह कंपनी के सभी लोगों से डेटा इकट्ठा करने की तुलना में कहीं आसान है.

amir_deals उपलब्ध है और कंपनी की सभी deals के यूज़र डेटा all_deals में उपलब्ध है. pandas को pd और numpy को np नाम से लोड किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Statistics परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • random seed को 321 पर सेट करें.
  • all_deals['num_users'] से 20 साइज के 30 samples (with replacement) लें और हर sample का mean निकालें. इन sample means को sample_means में स्टोर करें.
  • sample_means का mean प्रिंट करें.
  • amir_deals की num_users कॉलम का mean प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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(____)
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