Proporcjonalne próbkowanie warstwowe
Jeśli interesują cię podgrupy w populacji, może być konieczne staranne kontrolowanie liczby elementów w każdej z nich. Proporcjonalne próbkowanie warstwowe sprawia, że rozmiary podgrup w próbie odpowiadają ich rozmiarom w populacji. Jest to równoznaczne z wykonaniem prostego losowania na każdej podgrupie.
attrition_pop jest dostępny; biblioteka pandas jest załadowana ze standardowym aliasem.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Próbkowanie w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Proportion of employees by Education level
education_counts_pop = ____
# Print education_counts_pop
print(education_counts_pop)