표본추출과 부트스트랩 표준편차 비교하기
표본분포와 부트스트랩 분포로 모집단 평균을 추정하는 방법을 살펴본 것과 같은 방식으로, 이제는 변동성(좀 더 구체적으로는 모집단의 표준편차)을 어떻게 추정할 수 있는지 살펴보겠습니다.
표본 크기는 5000임을 기억하세요.
spotify_population, spotify_sample, sampling_distribution, bootstrap_distribution이 준비되어 있으며, pandas와 numpy는 통상 사용하는 별칭으로 불러와져 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 살펴보는 표본추출(Sampling)
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate the population std dev popularity
pop_sd = ____
# Calculate the original sample std dev popularity
samp_sd = ____
# Calculate the sampling dist'n estimate of std dev popularity
samp_distn_sd = ____
# Calculate the bootstrap dist'n estimate of std dev popularity
boot_distn_sd = ____
# Print the standard deviations
print([pop_sd, samp_sd, samp_distn_sd, boot_distn_sd])