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표본 통계량과 모집단 비교

이 연습 문제에서는 미리 로드된 population으로 작업합니다. 모집단에서 무작위로 점을 뽑아 sample을 만들고, 그 표본의 평균과 표준편차를 계산해 표본이 모집단을 잘 대표하는지 확인해 보세요. 목표는 표본 통계량이 모집단 통계량과 같거나 매우 가까운지 확인하는 것입니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 선형 모델 입문

강의 보기

연습 안내

  • population 데이터의 평균과 표준편차를 계산하고 출력하세요.
  • np.random.seed() 메서드를 사용해 numpy의 의사난수 시드 값을 42로 설정하세요.
  • np.random.choice()를 사용해 size=31인 sample을 만드세요. 여기서 size는 population에서 뽑는 점의 개수입니다.
  • sample의 평균과 표준편차를 계산해 출력하고, 표본 통계량과 모집단 통계량의 출력 값을 비교하여 차이가 있는지 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Compute the population statistics
print("Population mean {:.1f}, stdev {:.2f}".format( population.____(), population.____() ))

# Set random seed for reproducibility
____.____.____(42)

# Construct a sample by randomly sampling 31 points from the population
sample = np.____.____(____, size=31)

# Compare sample statistics to the population statistics
print("    Sample mean {:.1f}, stdev {:.2f}".format( sample.____(), sample.____() ))
코드 편집 및 실행