Czy próbkowanie systematyczne jest właściwe?
Próbkowanie systematyczne ma pewną wadę: jeśli dane są posortowane lub kolejność wierszy wynika z jakiegoś wzorca albo niesie ze sobą określone znaczenie, otrzymana próba może nie być reprezentatywna dla całej populacji. Problem można rozwiązać, mieszając wiersze – jednak wtedy próbkowanie systematyczne staje się równoważne prostemu losowaniu.
W tym ćwiczeniu sprawdzisz, jak wykryć, czy taki problem występuje.
Dostępny jest zbiór attrition_pop; biblioteka pandas jest załadowana jako pd, a matplotlib.pyplot jako plt.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Próbkowanie w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Add an index column to attrition_pop
attrition_pop_id = ____
# Plot YearsAtCompany vs. index for attrition_pop_id
____
plt.show()