Sari la conținutul principal

Curs

Eșantionare în Python

IntermediarNivel de competențe

Actualizat 01.2025

Începe cursul gratuit

PythonProbability & Statistics

4 h

15 videoclipuri

51 Exerciții

4,000 XP

54,097

Certificat de realizare

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

Descrierea cursului

Eșantionarea în Python reprezintă fundamentul statisticii inferențiale și al testării ipotezelor. Este o abilitate valoroasă, folosită în analiza sondajelor și în designul experimental, pentru a trage concluzii fără a studia o populație întreagă. În acest curs de eșantionare în Python, vei descoperi când să folosești eșantionarea și cum să aplici cele mai comune metode – de la eșantionarea aleatoare simplă până la metode mai complexe, precum eșantionarea stratificată și eșantionarea pe clustere. Lucrând cu seturi de date reale – evaluări de cafea, melodii de pe Spotify și fluctuația angajaților – vei învăța să estimezi statistici ale populației și să cuantifici incertitudinea estimărilor, generând distribuții de eșantionare și distribuții bootstrap.

Cerințe prealabile

Introduction to Statistics in Python

1

Introducere în eșantionare

Descoperă ce este eșantionarea și de ce este atât de utilă. Vei învăța, de asemenea, despre problemele generate de eșantionarea de conveniență și despre diferențele dintre aleatorismul adevărat și cel pseudo-aleator.

Eșantionare și estimări punctuale

Motive pentru eșantionare

Eșantionare simplă cu pandas

Eșantionare simplă și calcule cu NumPy

Eșantionare de conveniență

Rezultatele eșantionului sunt generalizabile?

Aceste rezultate sunt generalizabile?

Generarea numerelor pseudo-aleatoare

Generarea numerelor aleatoare

Înțelegerea seed-urilor aleatorii

Începe capitolul

2

Metode de eșantionare

Este momentul să treci la practică și să aplici cele patru metode de eșantionare aleatoare în Python: simplă, sistematică, stratificată și pe clustere.

Eșantionare aleatorie simplă și sistematică

Eșantionare aleatorie simplă

Eșantionare sistematică

Eșantionarea sistematică este în regulă?

Eșantionare aleatorie stratificată și ponderată

Ce metodă de eșantionare alegi?

Eșantionare stratificată proporțională

Eșantionare stratificată cu număr egal

Eșantionare ponderată

Eșantionare prin grupuri

Avantajele eșantionării pe clustere

Eșantionare prin clustere

Compararea metodelor de eșantionare

3 tipuri de eșantionare

Compararea estimărilor punctuale

Începe capitolul

3

Distribuții de eșantionare

Îți vei testa cunoștințele de eșantionare. În acest capitol, vei descoperi cum să cuantifici acuratețea statisticilor unui eșantion folosind erori relative și cum să măsori variația estimărilor prin generarea de distribuții de eșantionare.

Eroarea relativă a estimărilor punctuale

Calcularea erorilor relative

Eroarea relativă față de dimensiunea eșantionului

Crearea unei distribuții de eșantionare

Replicarea eșantioanelor

Parametrii de replicare

Distribuții de eșantionare aproximative

Distribuția exactă de eșantionare

Generarea unei distribuții de eșantionare aproximative

Exact vs. aproximativ

Erori standard și Teorema Limită Centrală

Mediile distribuției populației și ale distribuției de eșantionare

Variația distribuției populației și a distribuției de eșantionare

Începe capitolul

4

Distribuții bootstrap

Vei aprofunda reeșantionarea pentru a aplica bootstrapping și a estima variația într-o populație necunoscută. Vei înțelege diferența dintre distribuțiile de eșantionare și distribuțiile bootstrap prin intermediul reeșantionării.

Introducere în bootstrapping

Principiile bootstrapping-ului

Cu sau fără înlocuire?

Generarea unei distribuții bootstrap

Compararea distribuțiilor de eșantionare și bootstrap

Statisticile bootstrap și statisticile populaționale

Distribuția de eșantionare vs. distribuția bootstrap

Compară mediile eșantionării și ale distribuției bootstrap

Compară abaterile standard din eșantionare și din bootstrap

Intervale de încredere

Interpretarea intervalului de încredere

Calcularea intervalelor de încredere

Felicitări!

Începe capitolul

Eșantionare în Python

Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Eșantionare în Python astăzi!

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.