상대 오차 계산하기
추출하는 표본의 크기는 점추정값이 해당 모수(모집단 파라미터)를 얼마나 정확히 반영하는지에 영향을 줘요. 예를 들어 표본평균을 계산할 때는, 모집단평균에 가깝기를 바라죠. 하지만 표본이 너무 작으면 그렇지 않을 수 있어요.
정확도를 평가하는 데 가장 널리 쓰이는 지표는 바로 상대 오차(relative error)입니다. 이는 모수와 점추정값의 절대 차이를 모수로 나눈 값이에요. 때로는 퍼센트로 표현하기도 합니다.
attrition_pop과 mean_attrition_pop(모집단 attrition_pop의 Attrition 열 평균)이 제공되어 있고, pandas는 pd로 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 살펴보는 표본추출(Sampling)
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Generate a simple random sample of 50 rows, with seed 2022
attrition_srs50 = ____
# Calculate the mean employee attrition in the sample
mean_attrition_srs50 = ____
# Calculate the relative error percentage
rel_error_pct50 = ____
# Print rel_error_pct50
print(rel_error_pct50)