1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Próbkowanie w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Porównanie odchyleń standardowych próbkowania i bootstrapu

Podobnie jak analizowałeś, jak rozkład próbkowania i rozkład bootstrap mogą służyć do szacowania średniej populacji, teraz przyjrzysz się, jak można je wykorzystać do szacowania zmienności – a dokładniej odchylenia standardowego – w populacji.

Pamiętaj, że wielkość próby wynosi 5000.

Dostępne są: spotify_population, spotify_sample, sampling_distribution i bootstrap_distribution; biblioteki pandas i numpy są załadowane ze swoimi standardowymi aliasami.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2

Oblicz odchylenie standardowe kolumny popularity na 4 sposoby.

  • Populacja: z spotify_population oblicz odchylenie standardowe kolumny popularity.
  • Oryginalna próba: z spotify_sample oblicz odchylenie standardowe kolumny popularity.
  • Rozkład próbkowania: z sampling_distribution oblicz odchylenie standardowe i pomnóż przez pierwiastek kwadratowy z wielkości próby (5000).
  • Rozkład bootstrap: z bootstrap_distribution oblicz odchylenie standardowe i pomnóż przez pierwiastek kwadratowy z wielkości próby.