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알려진 데이터 열을 샘플링하고 해당 평균 분포를 계산하는 스크립트입니다.

알려진 데이터 세트에서 복원 추출(또는 비복원 추출)을 수행하고 각 샘플의 평균과 분포를 계산하도록 스크립트를 수정하려면 어떻게 해야 할까요? 예를 들어, 2000개의 데이터 포인트가 주어졌을 때 매번 20개의 데이터 포인트를 무작위로 선택하여 평균을 계산하고, 이 과정을 100번 반복한다고 가정해 보겠습니다. 이 100개 샘플의 평균과 분포를 어떻게 계산할 수 있을까요?

기초 데이터 분석 및 모델링제목: 알려진 데이터 열에서 샘플링하여 평균 분포를 계산하는 스크립트

분포를 계산한다는 게 무슨 뜻인가요?

제목: 알려진 데이터 열에서 샘플링하여 평균 분포를 계산하는 스크립트

다음은 100개의 부분집합을 추출하고 평균을 계산하는 스크립트입니다.

dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Aircraft Incidents.jmp" );
:Latitude << Format("Best");
dt << Select Where( Is Missing( :Latitude ) ) << Delete Rows;<BR /><BR />runs = 100;<BR />//runs= 100000;

results = new table("results", add rows (runs), new column ("mean"));
rows = index (1, nrows(dt)); 
for each({i},index(1,runs),
myRows = Random Shuffle( rows)[1::20];
data = dt[myRows, "Latitude"];
results[i,"mean"]=Mean(data);
);

my Mean = Col Mean(:mean);
Show(myMean);

...그리고 평균들의 평균.

이 스크립트를 사용하면 Distribution 플랫폼을 이용하여 사용 가능한 모든 분포에 100개의 평균값을 맞출 수 있습니다.

dist = results << Distribution(Continuous Distribution(Column( :mean ));	);
dist << Fit All

제목: 알려진 데이터 열에서 샘플링하여 평균 분포를 계산하는 스크립트

감사해요!