Confronta le medie di campionamento e bootstrap
Per semplificare i calcoli, sono state incluse distribuzioni simili a quelle dell’esercizio precedente, questa volta usando una dimensione del campione pari a 5000.
Sono disponibili spotify_population, spotify_sample, sampling_distribution e bootstrap_distribution; pandas e numpy sono caricati con i loro alias abituali.
Questo esercizio fa parte del corso
Campionamento in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Calculate the population mean popularity
pop_mean = ____
# Calculate the original sample mean popularity
samp_mean = ____
# Calculate the sampling dist'n estimate of mean popularity
samp_distn_mean = ____
# Calculate the bootstrap dist'n estimate of mean popularity
boot_distn_mean = ____
# Print the means
print([pop_mean, samp_mean, samp_distn_mean, boot_distn_mean])