이제 두 가지 표본분포(정확한 분포와 근사 분포)를 보셨습니다. 각각을 언제 계산해야 하는지 이해하는 것이 정말 중요합니다.
정확한 표본분포를 항상 직접 계산할 수 있을까요?
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
표본추출이 무엇이며 왜 강력한지 알아봅니다. 편의 표본추출이 일으키는 문제와, 진정한 무작위성과 의사 난수성의 차이도 함께 배워요.
이제 직접 손으로 해 봅시다. Python에서 네 가지 무작위 표본추출(단순, 계통, 층화, 군집)을 수행해 보세요.
여러분의 표본추출을 점검해 볼 차례예요. 이 장에서는 상대 오차로 표본 통계의 정확도를 정량화하고, 표본분포를 생성해 추정의 변동을 측정하는 방법을 익힙니다.
현재 연습
재표본추출을 통해 부트스트래핑을 수행하고, 알 수 없는 모집단의 변동을 추정해 봅니다. 재표본추출을 사용해 표본분포와 부트스트랩 분포의 차이도 배워요.
