Variația statisticilor din eșantion
Dacă creăm un eșantion de size=1000 extragând atâtea puncte dintr-o populație, putem calcula o statistică a eșantionului – de exemplu, media –, care rezumă printr-o singură valoare acel eșantion.
Dacă repeți procesul de eșantionare de num_samples=100 ori, obții 100 de eșantioane. Calculând statistica eșantionului – de exemplu, media – pentru fiecare dintre aceste eșantioane, vei obține o distribuție a valorilor mediei. Scopul este să calculezi media mediilor și abaterea standard a mediilor.
În acest exercițiu vei folosi variabilele preîncărcate population, num_samples și num_pts. Observă că array-urile means și deviations au fost inițializate cu zero, pentru a-ți oferi containerele necesare buclei for.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în modelarea liniară în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Pentru fiecare dintre cele
num_samples=100iterații, generează un eșantion, apoi calculează și stochează statisticile eșantionului. - La fiecare iterație, creează un
samplefolosindnp.random.choice()pentru a extrage1000de puncte aleatorii din populație. - La fiecare iterație, calculează și stochează rezultatele metodelor
sample.mean()șisample.std()pentru a obține media și abaterea standard ale eșantionului. - Pentru array-ul
meansși array-uldeviations, calculează atât media, cât și abaterea standard ale fiecăruia, apoi afișează rezultatele.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Initialize two arrays of zeros to be used as containers
means = np.zeros(num_samples)
stdevs = np.zeros(num_samples)
# For each iteration, compute and store the sample mean and sample stdev
for ns in range(num_samples):
sample = np.____.choice(population, num_pts)
means[ns] = sample.____()
stdevs[ns] = sample.____()
# Compute and print the mean() and std() for the sample statistic distributions
print("Means: center={:>6.2f}, spread={:>6.2f}".format(means.mean(), means.std()))
print("Stdevs: center={:>6.2f}, spread={:>6.2f}".format(stdevs.____(), stdevs.____()))