After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
课程介绍
Python 抽样是推断统计和假设检验的基石。它是一项强大的技能，常用于调查分析和实验设计，帮助您在不对整体进行全面调查的情况下得出结论。在本课程 Python 抽样 中，您将了解何时使用抽样，以及如何执行常见的抽样方法——从简单随机抽样到更复杂的分层抽样和整群抽样。借助真实世界的数据集（包括咖啡评分、Spotify 歌曲和员工流失数据），您将学习如何估计总体统计量，并通过生成抽样分布和自助法分布来量化估计的不确定性。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
抽样入门
了解什么是抽样，以及为什么它如此重要。您还将学习便利抽样带来的问题，以及真随机与伪随机之间的区别。
2
抽样方法
现在动手实践，在 Python 中完成 4 种随机抽样方法：简单随机、系统、分层和整群。
3
抽样分布
来检验您的抽样吧。本章将介绍如何用相对误差量化样本统计量的准确性，并通过生成抽样分布来衡量您估计的变异性。
4
自助法分布
您将熟悉再抽样，以执行自助法并估计未知总体的变异性。您还将通过再抽样理解抽样分布与自助法分布之间的区别。
Python 抽样
课程完成
