1. เรียนรู้
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Python으로 살펴보는 표본추출(Sampling)
Connected

Exercises

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.

คำแนะนำ 1 / 2

undefined XP
  • 1
    • attrition_pop에서 50개 행을 단순 임의 추출(simple random sample)로 뽑고, 시드는 2022로 설정하세요.
    • 표본의 직원 Attrition 평균을 계산하세요.
    • mean_attrition_srs50과 mean_attrition_pop 사이의 상대 오차를 퍼센트(%)로 계산하세요.
  • 2
    • 상대 오차 퍼센트를 다시 계산하세요. 이번에는 attrition_pop에서 100개 행의 단순 임의 추출을 사용하세요.