체계적 표본추출은 항상 괜찮을까요?
체계적 표본추출에는 한 가지 문제가 있어요. 데이터가 정렬되어 있거나 행 순서에 어떤 패턴이나 의미가 있다면, 얻은 표본이 전체 모집단을 대표하지 못할 수 있습니다. 행을 섞으면 이 문제를 해결할 수 있지만, 그 경우 체계적 표본추출은 단순 무작위 표본추출과 같아집니다.
여기서는 문제가 있는지 판단하는 방법을 살펴보겠습니다.
attrition_pop을 사용할 수 있고, pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 살펴보는 표본추출(Sampling)
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Add an index column to attrition_pop
attrition_pop_id = ____
# Plot YearsAtCompany vs. index for attrition_pop_id
____
plt.show()