정확한 표본분포
관심 있는 점추정량(표본 통계량)이 얼마나 변하는지 정량화하려면, 그 값이 가질 수 있는 모든 경우와 각 경우가 얼마나 자주 발생하는지 알아야 합니다. 즉, 해당 통계량의 분포를 알아야 해요.
표본 통계량의 분포를 표본분포(sampling distribution) 라고 합니다. 근사 대신 정확하게 계산할 수 있을 때 이를 정확한 표본분포(exact sampling distribution) 라고 해요.
주사위 굴림의 표본분포를 다시 살펴보겠습니다. 이번에는 여덟 면체 주사위 다섯 개를 사용합니다. (각 주사위 면에는 1부터 8까지 숫자가 적혀 있어요.)
pandas, numpy, matplotlib.pyplot은 평소와 같은 별칭으로 불러와져 있습니다. 또한 expand_grid() 함수도 사용할 수 있으며, 이 함수는 인자로 키-값 쌍의 딕셔너리를 받습니다. expand_grid() 함수의 정의는 pandas 문서에 제공되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 살펴보는 표본추출(Sampling)
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Expand a grid representing five 8-sided dice
dice = ____(
{____,
____,
____,
____,
____,
})
# Print the result
print(dice)