Porównanie odchyleń standardowych rozkładu próbkowania i rozkładu bootstrapowego
Podobnie jak analizowałeś/aś, w jaki sposób rozkład próbkowania i rozkład bootstrapowy mogą służyć do estymacji średniej populacji, teraz przyjrzysz się, jak można je wykorzystać do estymacji zmienności – a dokładniej odchylenia standardowego – w populacji.
Dostępne są: spotify_population, spotify_sample, sampling_distribution oraz bootstrap_distribution; załadowana jest biblioteka dplyr.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Próbkowanie w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Calculate the true population std dev popularity
pop_sd <- ___
# Calculate the true sample std dev popularity
samp_sd <- ___
# Calculate the sampling dist'n estimate of std dev popularity
samp_distn_sd <- ___
# Calculate the bootstrap dist'n estimate of std dev popularity
boot_distn_sd <- ___
# See the results
c(pop = pop_sd, samp = samp_sd, sam_distn = samp_distn_sd, boot_distn = boot_distn_sd)