【小白学机器学习42】进行多次抽样，样本的分布参数和总体的分布参数的关系
目录
2 样本容量越大，多次抽样的样本的分布参数和总体的分布参数的关系
进行多次抽样，样本的分布参数和总体的分布参数的关系
1 进行多次抽样，样本的分布参数和总体的分布参数的关系
- 每次抽样都会得到1个均值，1个方差
- 多次抽样会得到多个均值，多个方差
- 可以把多次抽样得到的均值，方差再进行平均，看下多次抽样的平均值和总体参数的关系
- 多次抽样会得到多个均值→也就是均值数组，这个均值数组的平均值，接近总体的均值
- 多次抽样会得到多个方差→也就是方差数组，这个方差数组的平均值，会远小于总体的均值，这就是样本方差对总体方差的有偏估计。
- std的情况类方差。
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sp
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
%precision 3
population1=sp.stats.norm(loc=4,scale=0.8) #不设置size，可以认为是一个无限的总体？
samples_mean_array1=np.zeros(1000)
np.random.seed(1)
for i in range(0,1000):
sample1=population1.rvs(size=10)
samples_mean_array1[i]=np.mean(sample1)
#print(samples_mean_array1)
sns.distplot(samples_mean_array1)
#sns.histplot(samples_mean_array1)
#sns.kdeplot(samples_mean_array1, fill=True)
plt.show()
print(f"设置的总体的均值 =4")
print(f"设置的总体的方差 ={0.8*0.8}")
print(f"设置的总体的标准差 =0.8")
print()
print(f"多次抽样的样本均值的均值 = {np.mean(samples_mean_array1)}")
print(f"多次抽样的样本方差的均值 = {np.var(samples_mean_array1)}")
print(f"多次抽样的样本标准差的均值 = {np.std(samples_mean_array1)}")
print()
print("多次抽样的样本的均值的均值，接近总体的均值")
print("多次抽样的样本的方差的均值，远远小于总体的方差")
print("多次抽样的样本的标准差的均值，远远小于总体的标准差")
print()
2 样本容量越大，多次抽样的样本的分布参数和总体的分布参数的关系
- 首先，还是基于，多次抽样
- 因为单次抽样的随机性比较大
- 样本容量越大，多次抽样的样本的分布参数和总体的分布参数的关系会发现
- 样本容量越大，多次抽样的样本的平均值的均值，会收敛，越来越接近总体的平均值
- 样本容量越大，多次抽样的样本的方差的均值，会收敛，越来越接近总体的方差
hist图就像把plot给旋转竖过来了+ 下沉相同的归类后统计成次数！！
hist图就像把plot给旋转竖过来了+ 下沉相同的归类后统计成次数！！
hist图就像把plot给旋转竖过来了+ 下沉相同的归类后统计成次数！！
随着抽样次数的变化
每次都增加抽样样本的容量
可以发现
写到一半，代码居然崩了，丢失了。。。。
3 随着样本容量增大，多次抽样均值的 平均值，方差的变化
- 多次抽样的样本均值的均值 趋向总体的均值
- 多次抽样的样本均值的 方差很小，说明很稳定
4 随着样本容量增大，多次抽样方差的 平均值，方差的变化
- 多次抽样的样本方差的均值，应该还是小于总体的方差，因为是有偏估计
- 多次抽样的样本方差的 方差很大？不稳定？
原文地址：https://blog.csdn.net/xuemanqianshan/article/details/144143451
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！