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평균의 평균

거래당 평균 사용자 수(num_users)를 파악하고자 합니다. 이때 Amir의 거래에 포함된 사용자 수가 회사 전체 거래의 평균보다 많은지 적은지 비교할 수 있도록 회사 전체 기준의 수치를 알고 싶습니다. 문제는 지난 1년 동안 회사가 1만 건이 넘는 거래를 진행했기 때문에 모든 데이터를 수집하는 것이 현실적이지 않다는 점입니다. 대신, 회사 전체 데이터를 모두 수집하는 것보다 훨씬 쉬운 방법인 무작위 표본 추출을 여러 번 반복하여 평균을 추정해 보겠습니다.

amir_deals를 사용할 수 있으며, 회사 전체 거래의 사용자 데이터는 all_deals에 담겨 있습니다. pandas는 pd로, numpy는 np로 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시작하는 통계학

강의 보기

연습 안내

  • 랜덤 시드를 321로 설정하세요.
  • all_deals['num_users']에서 크기 20의 표본을 (복원 추출로) 30번 추출하고, 각 표본의 평균을 구하세요. 표본평균은 sample_means에 저장하세요.
  • sample_means의 평균을 출력하세요.
  • amir_deals의 num_users 열 평균을 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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(____)
코드 편집 및 실행