Sampling distribution बनाम bootstrap distribution
Sampling distribution और bootstrap distribution आपस में काफ़ी जुड़े होते हैं। जहाँ भी आप किसी population से बार-बार सैंपल ले सकते हैं (ऐसे मौके दुर्लभ होते हैं), वहाँ इन दोनों distributions को एक के बाद एक बनाना उपयोगी होता है ताकि आप देख सकें कि वे कैसे संबंधित हैं.
यहाँ आपका इच्छित statistic गानों के popularity स्कोर का mean है.
spotify_population (पूरा डेटासेट) और spotify_sample (spotify_population से रैंडम तरीके से चुनी गई 500 पंक्तियाँ) उपलब्ध हैं; pandas और numpy अपने सामान्य aliases के साथ लोड हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Sampling
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)