Zmienność rozkładu populacji i rozkładu próbkowania
Obliczyłeś już średnią rozkładu próbkowania i zobaczyłeś, jak stanowi ona oszacowanie odpowiadającego jej parametru populacji. Podobnie, na mocy centralnego twierdzenia granicznego, odchylenie standardowe rozkładu próbkowania ma ciekawą zależność od odchylenia standardowego parametru populacji oraz od rozmiaru próby.
Dostępne są: attrition_pop, sampling_distribution_5, sampling_distribution_50 i sampling_distribution_500; biblioteka numpy jest wczytana pod zwykłym aliasem.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Próbkowanie w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Calculate the std. dev. of the mean attritions for each sampling distribution
sd_of_means_5 = ____
sd_of_means_50 = ____
sd_of_means_500 = ____
# Print the results
print(sd_of_means_5)
print(sd_of_means_50)
print(sd_of_means_500)