1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Lấy mẫu trong Python
Connected

Bài tập

Tính khoảng tin cậy

Bạn đã học hai phương pháp để tính khoảng tin cậy: phương pháp phân vị (quantile) và phương pháp sai số chuẩn (standard error). Phương pháp sai số chuẩn sử dụng hàm phân phối tích lũy nghịch đảo (inverse CDF) của phân phối chuẩn để tính khoảng tin cậy. Trong bài tập này, bạn sẽ áp dụng cả hai phương pháp này trên dữ liệu Spotify.

spotify_population, spotify_sample, và bootstrap_distribution đã sẵn có; pandas và numpy đã được nạp với các bí danh quen thuộc, và norm đã được nạp từ scipy.stats.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
  • 1
    • Tạo khoảng tin cậy 95% bằng phương pháp phân vị trên phân phối bootstrap, đặt phân vị 0.025 là lower_quant và phân vị 0.975 là upper_quant.
  • 2

    Tạo khoảng tin cậy 95% bằng phương pháp sai số chuẩn từ phân phối bootstrap.

    • Tính point_estimate là trung bình của bootstrap_distribution, và standard_error là độ lệch chuẩn của bootstrap_distribution.
    • Tính lower_se là phân vị 0.025 của inverse CDF từ một phân phối chuẩn có trung bình point_estimate và độ lệch chuẩn standard_error.
    • Tính upper_se là phân vị 0.975 của cùng inverse CDF đó.