母集団と標本
CoddyのMachine Learningジャーニー「機械学習のための統計」セクションの一部。レッスン 19/64。
300本の木のりんごを量るには何日もかかりますが、20本なら1時間で済みます。すべての木が母集団で、20本が標本です：
rng.choiceがサンプルを抽出します。replace=Falseにすると、帽子から名前を引くように、各木は最大1回しか選ばれません。
rng = np.random.default_rng(4)
trees = np.round(rng.normal(40, 8, size=300), 1) # リンゴの重量（kg）
sample = rng.choice(trees, size=20, replace=False)
print(np.round(trees.mean(), 2))
print(np.round(sample.mean(), 2))これは次のように出力されます:
40.82
38.49標本平均は母平均を推定します。近い値ですが、等しいとは限りません。すべてのMLデータセットは標本であり、この章の最後では町全体を対象に調査します。
チャレンジ
中級羊毛農場は、3000頭すべての羊の毛を刈らずに、平均的な羊毛の重さを知りたいと考えています。このシミュレーションでは、fleeces にすべての羊の羊毛の重さがグラム単位で格納され、プログラムはサンプルサイズを読み取ります。
rng.choiceを使って、その数だけ異なる羊のサンプルを抽出します。- サンプルの平均、すべての羊の平均、およびその差（サンプルから全体を引いた値）を小数第2位まで表示します。
別の農場で 30 の場合：
Sample of 30 sheep: 4371.33 g
All 3000 sheep: 4311.47 g
Off by: 59.86 g自分で試してみよう
import numpy as np
size = int(input())
# 以下の行は変更しないでください：農場にいるすべての羊の羊毛の重さ（グラム単位）
rng = np.random.default_rng(19)
fleeces = np.round(rng.normal(4500, 800, size=3000))
# 以下にコードを書いてください
腕試しこのレッスンには短いクイズがあります。レッスンを始めて解答し、進捗を記録しましょう。
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