Порівняйте стандартні відхилення для вибіркового та бутстрепного розподілів
Так само, як ви розглядали, як вибірковий розподіл і бутстрепний розподіл можна використати для оцінки середнього в генеральній сукупності, тепер подивіться, як їх можна використати для оцінки варіації, зокрема стандартного відхилення, у сукупності.
Нагадаємо, що обсяг вибірки дорівнює 5000.
Доступні spotify_population, spotify_sample, sampling_distribution та bootstrap_distribution; pandas і numpy завантажено з їхніми звичними псевдонімами.
Ця вправа є частиною курсу
Sampling у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Calculate the population std dev popularity
pop_sd = ____
# Calculate the original sample std dev popularity
samp_sd = ____
# Calculate the sampling dist'n estimate of std dev popularity
samp_distn_sd = ____
# Calculate the bootstrap dist'n estimate of std dev popularity
boot_distn_sd = ____
# Print the standard deviations
print([pop_sd, samp_sd, samp_distn_sd, boot_distn_sd])