Сравнение средних значений выборки и бутстрэп-распределения
Чтобы упростить вычисления, были подготовлены распределения, аналогичные тем, что вы получили в предыдущем упражнении, — на этот раз с размером выборки 5000.
Доступны spotify_population, spotify_sample, sampling_distribution и bootstrap_distribution; библиотеки pandas и numpy загружены с обычными псевдонимами.
Это упражнение является частью курса
Выборка в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Calculate the population mean popularity
pop_mean = ____
# Calculate the original sample mean popularity
samp_mean = ____
# Calculate the sampling dist'n estimate of mean popularity
samp_distn_mean = ____
# Calculate the bootstrap dist'n estimate of mean popularity
boot_distn_mean = ____
# Print the means
print([pop_mean, samp_mean, samp_distn_mean, boot_distn_mean])