Вычисление относительных ошибок
Размер выборки влияет на точность, с которой точечные оценки отражают соответствующий параметр генеральной совокупности. Например, при вычислении выборочного среднего желательно, чтобы оно было близко к среднему по всей совокупности. Однако слишком маленькая выборка может этому помешать.
Наиболее распространённая метрика для оценки точности — относительная ошибка. Она вычисляется как абсолютная разность между параметром генеральной совокупности и точечной оценкой, делённая на параметр генеральной совокупности. Иногда результат выражается в процентах.
Доступны attrition_pop и mean_attrition_pop (среднее значение столбца Attrition в attrition_pop); библиотека pandas загружена как pd.
Это упражнение является частью курса
Выборка в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Generate a simple random sample of 50 rows, with seed 2022
attrition_srs50 = ____
# Calculate the mean employee attrition in the sample
mean_attrition_srs50 = ____
# Calculate the relative error percentage
rel_error_pct50 = ____
# Print rel_error_pct50
print(rel_error_pct50)