L’échantillonnage en Python

Découvrez ce qu’est l’échantillonnage et pourquoi il est si puissant. Vous découvrirez également les problèmes posés par l’échantillonnage de commodité et les différences entre l’aléatoire vrai et le pseudo-aléatoire.

Il est temps de passer à la pratique et d’exécuter les quatre méthodes d’échantillonnage aléatoire en Python : simple, systématique, stratifié et en grappes.

Testons votre échantillonnage. Dans ce chapitre, vous découvrirez comment quantifier la précision des statistiques d’un échantillon à l’aide des erreurs relatives et comment mesurer la variation de vos estimations en générant des distributions d’échantillonnage.

Vous vous familiariserez avec le rééchantillonnage pour effectuer une distribution Bootstrap et estimer la variation dans une population inconnue. Vous apprendrez la différence entre les distributions d’échantillonnage et les distributions Bootstrap en utilisant le rééchantillonnage.