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Corso

Campionamento in Python

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 01/2025

Inizia il corso gratis

PythonProbability & Statistics

4 h

15 video

51 Esercizi

4,000 XP

54,031

Attestato di conseguimento

Preferito dagli studenti di migliaia di aziende

Formare un team?

Prova per il Business

Descrizione del corso

Il campionamento in Python è la pietra angolare dell’inferenza statistica e dei test d’ipotesi. È una competenza potente usata nell’analisi dei sondaggi e nella progettazione degli esperimenti per trarre conclusioni senza dover esaminare l’intera popolazione. In questo corso su Sampling in Python scoprirai quando usare il campionamento e come eseguire i tipi più comuni di campionamento — dal campionamento casuale semplice a metodi più complessi come il campionamento stratificato e a grappolo. Utilizzando insiemi di dati reali, tra cui valutazioni del caffè, brani di Spotify e turnover del personale, imparerai a stimare le statistiche di popolazione e a quantificare l’incertezza delle tue stime generando distribuzioni campionarie e distribuzioni bootstrap.

Prerequisiti

Introduction to Statistics in Python

1

Introduzione al campionamento

Scopri cos’è il campionamento e perché è così potente. Vedrai anche i problemi causati dal campionamento di convenienza e le differenze tra vera casualità e pseudocasualità.

Campionamento e stime puntuali

Perché campionare

Campionamento semplice con pandas

Campionamento semplice e calcoli con NumPy

Campionamento per convenienza

I risultati del campione sono generalizzabili?

Questi risultati sono generalizzabili?

Generazione di numeri pseudo-casuali

Generare numeri casuali

Capire i semi casuali (random seeds)

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2

Metodi di campionamento

È il momento di mettere le mani in pasta ed eseguire in Python quattro metodi di campionamento casuale: semplice, sistematico, stratificato e a grappolo.

Campionamento casuale semplice e sistematico

Campionamento casuale semplice

Campionamento sistematico

Il campionamento sistematico va bene?

Campionamento casuale stratificato e ponderato

Quale metodo di campionamento?

Campionamento stratificato proporzionale

Campionamento stratificato a conteggi uguali

Campionamento pesato

Campionamento a grappolo

Vantaggi del clustering

Eseguire il campionamento a grappoli

Confrontare i metodi di campionamento

3 tipi di campionamento

Confrontare le stime puntuali

Inizia il capitolo

3

Distribuzioni campionarie

Metti alla prova il tuo campionamento. In questo capitolo scoprirai come quantificare l’accuratezza delle statistiche campionarie usando gli errori relativi e come misurare la variabilità delle tue stime generando distribuzioni campionarie.

Errore relativo delle stime puntuali

Calcolare gli errori relativi

Errore relativo vs. dimensione del campione

Creare una distribuzione campionaria

Replicare i campioni

Parametri di replicazione

Distribuzioni di campionamento approssimate

Distribuzione di campionamento esatta

Generare una distribuzione campionaria approssimata

Esatta vs. approssimata

Errori standard e Teorema del Limite Centrale

Medie di popolazione e di distribuzione campionaria

Variazione tra popolazione e distribuzione campionaria

Inizia il capitolo

4

Distribuzioni bootstrap

Prenderai dimestichezza con il ricampionamento per eseguire il bootstrapping e stimare la variabilità in una popolazione sconosciuta. Imparerai la differenza tra distribuzioni campionarie e distribuzioni bootstrap usando il ricampionamento.

Introduzione al bootstrapping

Principi del bootstrapping

Con o senza reinserimento?

Generare una distribuzione bootstrap

Confrontare distribuzioni campionarie e bootstrap

Statistiche bootstrap e statistiche della popolazione

Distribuzione campionaria vs. distribuzione bootstrap

Confronta le medie di campionamento e bootstrap

Confronta le deviazioni standard di campionamento e bootstrap

Intervalli di confidenza

Interpretazione dell'intervallo di confidenza

Calcolare gli intervalli di confidenza

Congratulazioni!

Inizia il capitolo

Campionamento in Python

Corso
completato

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