このプロットは、2 から 1470（母集団のサイズ）までの標本サイズについて、単純無作為抽出で得られた従業員離職の割合の相対誤差を示しています。
2
1470
"Regenerate plot" をクリックすると、各標本サイズで新しい標本を選び直し、相対誤差を再計算します。
相対誤差と標本サイズに関する記述のうち、正しいものはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
サンプリングとは何か、そしてなぜ強力なのかを学びます。ついで、便宜抽出が引き起こす問題点や、真のランダム性と疑似乱数の違いについても扱います。
いよいよ手を動かしましょう。Pythonで4つの無作為抽出法（単純、系統、層化、クラスター）を実装します。
これまでのサンプリングを検証します。この章では、相対誤差で標本統計量の精度を定量化し、サンプリング分布を生成して推定のばらつきを評価する方法を学びます。
現在の演習
リサンプリングを用いたブートストラップで、未知の母集団のばらつきを推定します。サンプリング分布とブートストラップ分布の違いも、リサンプリングを通して理解します。
