Variația distribuției populației și a distribuției de eșantionare
Tocmai ai calculat media distribuției de eșantionare și ai văzut cum aceasta este o estimare a parametrului corespunzător din populație. Similar, ca urmare a teoremei limitei centrale, abaterea standard a distribuției de eșantionare are o relație interesantă cu abaterea standard a parametrului populației și cu dimensiunea eșantionului.
attrition_pop, sampling_distribution_5, sampling_distribution_50 și sampling_distribution_500 sunt disponibile; numpy este încărcat cu aliasul său obișnuit.
Acest exercițiu face parte din cursul
Eșantionare în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)