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python有什么用(python是什么)

张世龙2021年12月20日 05:36天道酬勤670

学习目标

目标是了解整体、样本、样本大小、样本数量了解样本统计量和整体统计量了解整体分布、样本分布和采样分布知道常用的采样方法某糖果公司开发了超长寿的口香糖。 为了得到味道持续时间的数据,公司雇佣了品尝者完成检测,结果令人吃惊!

没有文化很可怕! 我该怎么办? 参加健身俱乐部的人的年龄,以及之后的游戏公司的销售数据等,数据可能会比较容易收集。 但是,有时并不简单。 我该怎么办? 是拿出终极武器的时候了-取样

1.抽样相关概念

总体:指研究对象的整个群体。

公司生产的糖果

样本:从总体中选择的一部分,用于表示总体的整体情况。

从这些糖果中随机抽取50个糖果

样本数(也称为样本空间,表示有多少个样本。

从这些糖果中随机抽取50个糖果,抽取5次:样本数=5

样本大小:也称为样本容量,表示每个样本中包含了多少数据。

每个样品50个糖果:样品大小=50

统计量:

统计量是通过统计数据得到的量,如平均、方差、标准偏差、比例等。

总体统计量:总体XX通过统计总体得到的统计量

总体平均$\mu$ :所有批次全部糖果数据的平均总体方差$\sigma^2$ :所有批次全部糖果数据的方差样本统计量:样本XX统计样本的统计量

样品平均$\bar{X}$ :提取的某个样品的糖果数据的平均样品方差$S^2$ :提取的某个样品的糖果数据的方差分布:

整体分布整体数据的概率分布:所有批次的所有糖果数据的概率分布

未知的情况很多,无法获得样本中数据的概率分布,即提取的某个样本的糖果数据的概率分布,其中,通过理论计算假设了总体所有元素的观测值,从而提取出样本分布

设整体大小为m,样本大小为n,当n接近m时,样本分布接近整体分布的样本分布也称为经验分布。 样本的分布与整体分布近似(

样本分布是对样本统计量概率分布的描述之一,是所有样本平均值的概率分布

2.抽样方法

采样的目的是从样本中获得整体的信息,所以关键是如何保证采样才能得到的样本具有代表性。 下面简单介绍几种常用的抽样方法。

“简单随机采样”。 原理和我们打牌和抽奖一样,从一个确定的总体中,例如有n个对象的情况下,利用抽奖和其他随机方法,例如随机数表提取n个对象。 随机是指在整体中每个对象被击中的概率相等。 假设两个人抽扑克牌比较大小,那么两个人击中大王的概率其实是一样的,都是1/54。 系统采样。 这种采样方法的核心是决定所谓的“采样间隔”。 例如,对整个对象随机编号,只提取从1到100、编号一位数为7的对象,即编号为7、17、27、…的样本。 本质上,他们相邻的号码有一定的间隔——10。 分层抽样(stratified sampling )是指将总体根据某种特征分为几层,例如根据性别分为男女两层,从各自的层进行简单的随机抽样。 分层的目的是提高对样本整体的代表性,提高估计的精度。 例如,由于一般理工学院男生多女生少,采用分层抽样可以保证提取男性和女性的样本。 集群抽样是指将总体分为几组。 例如,在我国进行的大规模调查中,一般以省或地区为组,首先通过简单的随机抽样抽取组,从抽取的组中抽取相关个体进行研究。 现实中,既可以将提取出的组的所有对象作为样本,也可以在组内部再次进行采样以部分调查对象作为样本。

3.小结

抽样相关概念【知道】总体:指研究对象的整个群体。 样本:从整体中选择的样本大小的一部分:每个样本有多少个数据样本:指示有多少个样本。 统计量母集团XX母集团平均$\mu$母集团方差$\sigma^2$样本XX标本平均$\bar{X}$样本方差$S^2$分布:母集团分布样本分布样本的提取方法【知道】简单

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