【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
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
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
3 随着样本容量增大,多次抽样均值的 平均值,方差的变化
4 随着样本容量增大,多次抽样方差的 平均值,方差的变化
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 3population1=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?
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