Anakütle ve Örneklem

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Makine Öğrenimi için İstatistik bölümünün bir parçası. Ders 19 / 64.

300 ağacın elmalarını tartmak günler sürer; 20 ağacı tartmak ise bir saat sürer. Tüm ağaçlar popülasyondur, 20 ağaç ise bir örneklemdir:

Soluk hücrelerden oluşan bir ızgara olarak çizilmiş 300 elma ağacından oluşan bir meyve bahçesi; rastgele dağılmış 20 hücre koyu renkle gölgelenmiş: örneklem

rng.choice örneklemi çeker. replace=False, ağaçların her birini en fazla bir kez seçer; tıpkı şapkadan isim çekmek gibi:

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

Bu, şunu yazdırır:

40.82
38.49

Örneklem ortalaması, popülasyon ortalamasını tahmin eder: yakındır, eşit değildir. Her ML veri kümesi bir örneklemdir ve bu bölüm, tüm kasaba halkına anket yaparak sona erer.

Görev

Orta

Bir yün çiftliği, 3000 koyununun tamamını tartmadan ortalama yapağı ağırlığını öğrenmek istiyor. Bu simülasyonda fleeces, her koyunun yapağı ağırlığını gram cinsinden tutar ve program bir örneklem büyüklüğü okur.

rng.choice ile bu sayıda farklı koyundan oluşan bir örneklem seçin.
Örneklemin ortalamasını, tüm koyunların ortalamasını ve aradaki farkı (örneklem eksi tümü) 2 ondalık basamağa kadar yazdırın.

Başka bir çiftlik için ve 30 değeriyle:

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

Kendin dene

import numpy as np

size = int(input())

# Aşağıdaki satırları değiştirmeyin: çiftlikteki her koyunun yün ağırlığı gram cinsindendir
rng = np.random.default_rng(19)
fleeces = np.round(rng.normal(4500, 800, size=3000))

# Kodunuzu aşağıya yazın