样本统计量与总体统计量
在本练习中，系统已预加载 population。您将通过从该总体中随机抽取点来构造一个 sample。您将计算该样本的均值和标准差，以检验样本是否能代表总体。目标是观察样本统计量是否与总体统计量相同或非常接近。
本练习是课程的一部分
Python 线性建模入门
练习说明
- 计算并打印
population数据的均值和标准差。 - 使用
np.random.seed()将numpy的伪随机采样器种子设为42。 - 使用
np.random.choice()创建一个size=31的sample，其中 size 是从population中抽取的点数。 - 计算并打印
sample的均值和标准差，并对比样本统计量与总体统计量的打印值，查看它们是否存在差异。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Compute the population statistics
print("Population mean {:.1f}, stdev {:.2f}".format( population.____(), population.____() ))
# Set random seed for reproducibility
____.____.____(42)
# Construct a sample by randomly sampling 31 points from the population
sample = np.____.____(____, size=31)
# Compare sample statistics to the population statistics
print(" Sample mean {:.1f}, stdev {:.2f}".format( sample.____(), sample.____() ))