Przejdź do głównej treści

Strona główna Python

Kurs

Próbkowanie w Pythonie

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 01.2025

Wyciągaj wnioski z ograniczonych danych, używając Python i statystyki. Kurs obejmuje wszystko: od losowego doboru próby po dobór warstwowy i klastrowy.

Zacznij kurs za darmo

PythonProbability & Statistics

4 godz.

15 filmów

51 Ćwiczeń

4,000 XP

54,123

Zaświadczenie o ukończeniu

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Próbkowanie w Pythonie to fundament statystyki wnioskowania i testowania hipotez. To przydatna umiejętność w analizie ankiet i projektowaniu eksperymentów – pozwala wyciągać wnioski bez badania całej populacji. W tym kursie poznasz przypadki, w których warto stosować próbkowanie, oraz nauczysz się wykonywać najpopularniejsze jego metody – od prostego losowania próby po bardziej zaawansowane techniki, takie jak próbkowanie warstwowe i grupowe. Pracując na rzeczywistych zbiorach danych – ocenach kaw, piosenkach ze Spotify i danych o rotacji pracowników – nauczysz się szacować statystyki populacji i mierzyć niepewność swoich szacunków za pomocą rozkładów próbkowania i rozkładów bootstrapowych.

Wymagania wstępne

Introduction to Statistics in Python

1

Wprowadzenie do próbkowania

Dowiedz się, czym jest próbkowanie i dlaczego jest tak użyteczne. Poznasz też problemy wynikające z próbkowania wygodnego oraz różnicę między prawdziwą losowością a pseudolosowością.

Próbkowanie i estymatory punktowe

Kiedy stosować próbkowanie?

Proste próbkowanie z pandas

Proste próbkowanie i obliczenia z NumPy

Próbkowanie wygodne

Czy wyniki z próbki można uogólnić?

Czy te wyniki można uogólnić?

Generowanie liczb pseudolosowych

Generowanie liczb losowych

Rozumienie ziarna losowości

Zacznij rozdział

2

Metody próbkowania

Czas na praktykę – wykonasz cztery metody losowego próbkowania w Pythonie: prostą, systematyczną, warstwową i grupową.

Próbkowanie proste losowe i systematyczne

Proste losowanie próby

Próbkowanie systematyczne

Czy próbkowanie systematyczne jest właściwe?

Próbkowanie warstwowe i ważone losowanie

Która metoda próbkowania?

Proporcjonalne próbkowanie warstwowe

Warstwowe losowanie równoliczne

Próbkowanie ważone

Próbkowanie skupiskowe

Zalety próbkowania klastrowego

Próbkowanie grupowe w praktyce

Porównanie metod próbkowania

3 rodzaje próbkowania

Porównywanie estymatorów punktowych

Zacznij rozdział

3

Rozkłady próbkowania

Sprawdź swoje próbkowanie w działaniu. W tym rozdziale nauczysz się mierzyć dokładność statystyk próby za pomocą błędów względnych oraz oceniać zmienność swoich szacunków, generując rozkłady próbkowania.

Względny błąd estymatorów punktowych

Obliczanie błędów względnych

Błąd względny a rozmiar próby

Tworzenie rozkładu próbkowania

Replikowanie próbek

Parametry replikacji

Przybliżone rozkłady próbkowania

Dokładny rozkład próbkowania

Generowanie przybliżonego rozkładu próbkowania

Dokładny vs. przybliżony

Błędy standardowe i Centralne Twierdzenie Graniczne

Średnie populacji i rozkładu próbkowania

Zmienność rozkładu populacji i rozkładu próbkowania

Zacznij rozdział

4

Rozkłady bootstrapowe

Opanujesz technikę resamplingową, jaką jest bootstrapping, i nauczysz się szacować zmienność w nieznanej populacji. Poznasz różnicę między rozkładami próbkowania a rozkładami bootstrapowymi.

Wprowadzenie do bootstrappingu

Zasady bootstrappingu

Ze zwracaniem czy bez?

Generowanie rozkładu bootstrap

Porównanie rozkładów próbkowania i rozkładów bootstrap

Statystyki bootstrapowe a statystyki populacji

Rozkład próbkowania a rozkład bootstrapowy

Porównanie średnich z próbkowania i bootstrappingu

Porównanie odchyleń standardowych próbkowania i bootstrapu

Przedziały ufności

Interpretacja przedziału ufności

Obliczanie przedziałów ufności

Gratulacje!

Zacznij rozdział

Próbkowanie w Pythonie

Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Próbkowanie w Pythonie już dziś!

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.