Göreli hataları hesaplama
Aldığın örneklemin büyüklüğü, nokta tahminlerinin ilgili anakütle parametresini ne kadar doğru yansıttığını etkiler. Örneğin bir örneklem ortalaması hesapladığında, bunun anakütle ortalamasına yakın olmasını istersin. Ancak örneklemin çok küçükse bu her zaman böyle olmayabilir.
Doğruluğu değerlendirmek için en yaygın metrik göreli hatadır. Bu, anakütle parametresi ile nokta tahmini arasındaki mutlak farkın, anakütle parametresine bölünmesidir. Bazen yüzde olarak ifade edilir.
attrition_pop ve mean_attrition_pop (attrition_pop içindeki Attrition sütununun ortalaması) hazır; pandas pd olarak yüklü.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Örnekleme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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)