Как использовать Python для организации выборки с замещением
[
Взятие выборки с возвратом (Sampling with replacement) в Python
Введение
Методы Монте-Карло являются мощным инструментом для моделирования и анализа случайных процессов. Они особенно полезны для оценки статистических показателей и прогнозирования результатов в различных областях. В данном уроке мы рассмотрим специальный тип метода Монте-Карло - взятие выборки с возвратом (Sampling with replacement) и научимся применять его на примере вычисления доверительного интервала для среднего веса профессиональных баскетболистов NBA.
Шаг 1: Импортирование необходимых библиотек
import randomimport numpy as npШаг 2: Создание списка весов NBA игроков
nba_weights = [96.7, 101.1, 97.9, 98.1, 98.1, 100.3, 101.0, 98.0, 97.4]Шаг 3: Генерация выборки с возвратом
sample_means = []
for _ in range(1000): # Проводим эксперимент 1000 раз sample = random.choices(nba_weights, k=9) # Генерируем выборку с возвратом sample_mean = np.mean(sample) # Вычисляем среднее значение выборки sample_means.append(sample_mean) # Добавляем среднее значение в списокШаг 4: Вычисление доверительного интервала
confidence_interval = np.percentile(sample_means, [2.5, 97.5]) # Вычисляем доверительный интервалlower = confidence_interval[0] # Нижняя граница интервалаupper = confidence_interval[1] # Верхняя граница интервала
print("95% доверительный интервал для среднего веса NBA игроков:", confidence_interval)Заключение
В данном уроке мы изучили метод Монте-Карло и особенности взятия выборки с возвратом. На практическом примере вычисления доверительного интервала для среднего веса профессиональных баскетболистов NBA мы продемонстрировали шаги, необходимые для реализации этого метода с использованием языка программирования Python. Надеемся, что данная информация была полезной и поможет вам в изучении Монте-Карло методов и их применении в ваших проектах. Удачи!
