ПочатиПочніть безкоштовно

Варіативність вибіркових статистик

Якщо створити одну вибірку size=1000, витягнувши стільки точок із генеральної сукупності, а потім обчислити вибіркову статистику, наприклад середнє, ви отримаєте одне число, що узагальнює саму вибірку.

Якщо повторити цей процес вибірки num_samples=100 разів, ви отримаєте 100 вибірок. Обчислення вибіркової статистики, як-от середнього, для кожної з різних вибірок призведе до розподілу значень середнього. Мета — обчислити середнє з цих середніх і стандартне відхилення середніх.

Тут ви використаєте попередньо завантажені population, num_samples і num_pts. Зверніть увагу, що масиви means і deviations ініціалізовано нулями — це контейнери для використання у циклі for.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до лінійного моделювання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Для кожної з num_samples=100 ітерацій згенеруйте вибірку, а потім обчисліть і збережіть вибіркові статистики.
  • В кожній ітерації створіть sample, використавши np.random.choice() для вибору 1000 випадкових точок із генеральної сукупності.
  • В кожній ітерації обчисліть і збережіть sample.mean() і sample.std() — середнє та стандартне відхилення вибірки.
  • Для масиву means і масиву deviations обчисліть і середнє, і стандартне відхилення та виведіть результати.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Initialize two arrays of zeros to be used as containers
means = np.zeros(num_samples)
stdevs = np.zeros(num_samples)

# For each iteration, compute and store the sample mean and sample stdev
for ns in range(num_samples):
    sample = np.____.choice(population, num_pts)
    means[ns] = sample.____()
    stdevs[ns] = sample.____()

# Compute and print the mean() and std() for the sample statistic distributions
print("Means:  center={:>6.2f}, spread={:>6.2f}".format(means.mean(), means.std()))
print("Stdevs: center={:>6.2f}, spread={:>6.2f}".format(stdevs.____(), stdevs.____()))
Редагувати та запускати код