Porównanie średnich z próbkowania i bootstrappingu
Aby ułatwić obliczenia, przygotowano rozkłady podobne do tych z poprzedniego ćwiczenia – tym razem z rozmiarem próby 5000.
Dostępne są: spotify_population, spotify_sample, sampling_distribution i bootstrap_distribution; biblioteki pandas i numpy są załadowane z ich standardowymi aliasami.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Próbkowanie w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Calculate the population mean popularity
pop_mean = ____
# Calculate the original sample mean popularity
samp_mean = ____
# Calculate the sampling dist'n estimate of mean popularity
samp_distn_mean = ____
# Calculate the bootstrap dist'n estimate of mean popularity
boot_distn_mean = ____
# Print the means
print([pop_mean, samp_mean, samp_distn_mean, boot_distn_mean])