เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ความแปรปรวนของการแจกแจงประชากรและการแจกแจงตัวอย่าง

ในตอนที่แล้ว เราได้คำนวณค่าเฉลี่ยของการแจกแจงตัวอย่าง และเห็นว่ามันเป็นค่าประมาณของพารามิเตอร์ประชากรที่สอดคล้องกัน ในทำนองเดียวกัน ผลจากทฤษฎีบทขีดจำกัดกลาง ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการแจกแจงตัวอย่างมีความสัมพันธ์ที่น่าสนใจกับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของพารามิเตอร์ประชากรและขนาดตัวอย่าง

มี attrition_pop, sampling_distribution_5, sampling_distribution_50 และ sampling_distribution_500 พร้อมใช้งาน รวมถึง numpy ที่โหลดด้วย alias ปกติแล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การสุ่มตัวอย่างใน Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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)
แก้ไขและรันโค้ด