雖然隨機數在許多分析中很重要,但它也帶來一個問題:你得到的結果可能會有些微差異。當你用來計算銷售預測的腳本每次跑出不同答案時,和主管溝通就會很尷尬。
為 numpy 的隨機數產生器設定種子,可以讓隨機數的產生具可重現性,進而避免這類問題。
numpy
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了解什麼是抽樣,以及為何它如此強大。你也會學到便利抽樣可能帶來的問題,以及「真」隨機與偽隨機之間的差異。
當前練習
現在動手做,使用 Python 執行四種隨機抽樣方法:簡單、系統、分層,以及群集。
來檢驗你的抽樣吧!本章將帶你使用相對誤差量化樣本統計量的準確度,並透過產生抽樣分配來衡量估計的變異。
你將熟悉再抽樣,用來執行自助法並估計未知母體的變異。你也會透過再抽樣,學會分辨抽樣分配與自助法分配的差異。