Populasi dan Sampel

Termasuk bagian Statistik untuk ML dalam perjalanan Machine Learning di Coddy. Pelajaran 19 dari 64.

Menimbang apel dari 300 pohon membutuhkan waktu berhari-hari, sedangkan menimbang apel dari 20 pohon membutuhkan waktu satu jam. Semua pohon itu adalah populasi, sedangkan 20 pohon tersebut adalah sampel:

Kebun dengan 300 pohon apel yang digambarkan sebagai kisi sel berwarna pucat, dengan 20 sel yang tersebar secara acak diarsir gelap: sampel

rng.choice mengambil sampel. replace=False memilih setiap pohon paling banyak satu kali, seperti nama yang diambil dari topi:

rng = np.random.default_rng(4)
trees = np.round(rng.normal(40, 8, size=300), 1)  # kg apel
sample = rng.choice(trees, size=20, replace=False)
print(np.round(trees.mean(), 2))
print(np.round(sample.mean(), 2))

Ini mencetak:

40.82
38.49

Rata-rata sampel memperkirakan rata-rata populasi: mendekati, bukan sama. Setiap dataset ML adalah sampel, dan bab ini berakhir dengan melakukan survei terhadap seluruh penduduk kota.

Tantangan

Sedang

Sebuah peternakan wol ingin mengetahui rata-rata bobot bulu domba dari 3000 dombanya tanpa menimbang semuanya. Dalam simulasi ini, fleeces menyimpan bobot bulu setiap domba dalam gram, dan program membaca ukuran sampel.

Ambil sampel sebanyak itu dari domba yang berbeda dengan rng.choice.
Cetak rata-ratanya, rata-rata semua domba, dan selisihnya (sampel dikurangi semua domba), hingga 2 angka desimal.

Untuk peternakan lain dan 30:

Sample of 30 sheep: 4371.33 g
All 3000 sheep: 4311.47 g
Off by: 59.86 g

Coba sendiri

import numpy as np

size = int(input())

# Jangan ubah baris-baris di bawah ini: berat bulu setiap domba di peternakan dalam gram
rng = np.random.default_rng(19)
fleeces = np.round(rng.normal(4500, 800, size=3000))

# Tulis kodemu di bawah ini

Uji dirimu

Pelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.

Semua pelajaran di Statistik untuk ML

Latihan sendiri: Compiler Python online