Leer wat steekproeven zijn en waarom ze zo krachtig zijn. Je leert ook over de problemen die gemaksteekproeven veroorzaken en het verschil tussen echte willekeur en pseudo-willekeur.

Steekproeven en puntschattingen

Redenen om te steekproeven

Eenvoudig steekproeven nemen met pandas

Eenvoudig steekproeven nemen en rekenen met NumPy

Gemonsterd uit gemak (convenience sampling)

Zijn bevindingen uit de steekproef te veralgemeniseren?

Zijn deze bevindingen te veralgemenen?

Pseudo-willekeurige getallengeneratie

Willekeurige getallen genereren

Begrijpen wat random seeds doen

Introductie tot steekproeven

Tijd om praktisch aan de slag te gaan met vier aselecte steekproefmethoden in Python: eenvoudig, systematisch, gestratificeerd en cluster.

Eenvoudige aselecte en systematische steekproeven

Eenvoudige aselecte steekproef

Systematische steekproef

Is systematisch steekproeven OK?

Gestratificeerde en gewogen aselecte steekproeven

Welke steekproefmethode?

Proportioneel gestratificeerde steekproef

Gelijke aantallen gestratificeerde steekproef

Gewogen steekproef

Clustersampling

Voordelen van clusteren

Clustersampling uitvoeren

Steekproefmethoden vergelijken

3 soorten steekproeven

Puntschattingen vergelijken

Steekproefmethoden

Laten we je steekproeven testen. In dit hoofdstuk ontdek je hoe je de nauwkeurigheid van puntschattingen kwantificeert met relatieve fouten, en variatie in je schattingen meet door steekproevenverdelingen te genereren.

Relatieve fout van puntschattingen

Relatieve fouten berekenen

Relatieve fout vs. steekproefgrootte

Een steekproevenverdeling maken

Steekproeven repliceren

Replicatieparameters

Benaderende steekproefverdelingen

Exacte steekproefverdeling

Een benaderde steekproefverdeling genereren

Exact vs. benaderd

Standaardfouten en de Centrale Limietstelling

Populatie- en steekproefverdelingsgemiddelden

Variatie in populatie- en steekproefverdelings

Steekproevenverdelingen

Je gaat aan de slag met hersampelen om bootstrapping uit te voeren en variatie in een onbekende populatie te schatten. Je leert het verschil tussen steekproevenverdelingen en bootstrapverdelingen met behulp van hersampelen.

Introductie tot bootstrapping

Opties

Waar

Onwaar

Principes van bootstrapping

Met of zonder terugleggen

Met terugleggen

Zonder terugleggen

Met of zonder terugleggen?

Een bootstrapverdeling genereren

Steekproef- en bootstrapverdelingen vergelijken

Bootstrapstatistieken en populatiestatistieken

Steekproefverdeling vs. bootstrapverdeling

Vergelijk steekproef- en bootstrapgemiddelden

Vergelijk de standaarddeviaties van steekproef en bootstrap

Betrouwbaarheidsintervallen

Interpretatie van een betrouwbaarheidsinterval

Betrouwbaarheidsintervallen berekenen

Gefeliciteerd!

Bootstrapverdelingen

Coffee ratings

Spotify song attributes

Employee attrition

Steekproeven in Python vormen de basis van inferentiële statistiek en hypothesetoetsing. Het is een krachtige vaardigheid die wordt gebruikt in enquêteanalyse en experimenteel ontwerp om conclusies te trekken zonder een hele populatie te onderzoeken. In deze cursus Steekproeven in Python ontdek je wanneer je steekproeven gebruikt en hoe je veelvoorkomende methoden uitvoert—van eenvoudige aselecte steekproeven tot meer geavanceerde methoden zoals gestratificeerde en clustersteekproeven. Met echte gegevenssets, waaronder koffiebeoordelingen, Spotify-nummers en personeelsverloop, leer je populatiestatistieken schatten en de onzekerheid in je schattingen kwantificeren door steekproevenverdelingen en bootstrapverdelingen te genereren.

Introduction to Statistics in Python

Leer conclusies trekken uit beperkte data met Python en statistiek, van steekproeven tot clusters.

Steekproeven in Python

Associate Data Scientist  in Python

Data-analist  in Python

Statistiek voor beginners  in Python

Interpretatie van een betrouwbaarheidsinterval

Steekproeven in Python

Interactieve oefening met praktijkervaring