모집단과 표본분포의 평균
표본분포의 유용한 점 중 하나는 정량화할 수 있다는 것입니다. 특히, 표본분포에 요약 통계를 계산할 수 있어요. 여기서는 표본분포의 평균과, 표본추출이 추정하려는 모집단 모수의 관계를 살펴보겠습니다.
표본분포가 세 개 제공됩니다. 각 경우마다 직원 이직 데이터셋에서 단순 무작위 추출로 표본을 뽑고, 이직률의 평균을 계산했습니다. 이 과정을 1000번 반복하여 이직률 평균의 표본분포를 만들었습니다. 하나는 각 반복에서 표본크기 5를, 다른 하나는 50을, 또 다른 하나는 500을 사용했습니다.
attrition_pop, sampling_distribution_5, sampling_distribution_50, 그리고 sampling_distribution_500을 사용할 수 있으며, dplyr은 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서의 표본추출
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate the mean across replicates of the mean attritions in sampling_distribution_5
mean_of_means_5 <- sampling_distribution_5 %>%
___
# Do the same for sampling_distribution_50
mean_of_means_50 <- ___
# ... and for sampling_distribution_500
mean_of_means_500 <- ___
# See the results
mean_of_means_5
mean_of_means_50
mean_of_means_500