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Sampling and Random

Hirsun大约 19 分钟

Sampling and Random

简单随机抽样

df.sample()

1786年，皮埃尔-西蒙-拉普拉斯意识到你可以用较少的精力来估计人口。他没有询问每一个住户，而是询问了一小部分住户，并利用统计学来估计整个人口的数量。这种对整个人口的一个子集进行研究的技术被称为抽样。通过抽样，由样本特征可预测总体特征。

pts_vs_flavor_samp = pts_vs_flavor_pop.sample(n=10)

			total_cup_points 	flavor
1088 	80.33 						7.17
......
1027 	80.92 						7.25
62 		85.58 						8.17

[10 rows x 2 columns]

设置种子

coffee_ratings.sample(n=5, random_state=19000113)
1656865235288.png

抽样偏差

::: detail 查看一关于美国大选的民意调查

1656511769607.png

1936年，一家名为《文学文摘》的报纸进行了一次广泛的民意调查，试图预测下一届美国总统选举。他们给1000万选民打了电话，得到了200多万份答复。大约有一百三十万人说他们会投票给兰登，只有不到一百万人说他们会投票给罗斯福。也就是说，兰登被预测将获得百分之五十七的选票，而罗斯福被预测将获得百分之四十三的选票。由于样本量如此之大，人们推测这项民调会非常准确。然而，在选举中，罗斯福以压倒性优势赢得了百分之六十二的选票。那么，什么地方出了问题？好吧，在1936年，电话是一种奢侈品，所以《文学文摘》所联系的人都是比较有钱的。选民的样本并不能代表整个选民群体，因此民调出现了样本偏差。数据是通过最简单的方法收集的，在这种情况下就是打电话给人们。这被称为便利抽样，往往容易出现样本偏差。在取样之前，我们需要思考我们的数据收集过程，以避免有偏见的结果。

  • 预测：Landon 获得 57%；罗斯福获得 43%
  • 实际结果：Landon 获得 38%；罗斯福 62%

:::

  • 样本不代表总体，导致样本偏差
  • 用最简单的方法收集数据称为便利抽样

直方图是可视化选择偏差的一个好方法。注意到在使用随机抽样时，分布的形状是如何更紧密地结合在一起的。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
coffee_ratings["total_cup_points"].hist(bins=np.arange(59, 93, 2))
plt.show()

coffee_ratings_first10["total_cup_points"].hist(bins=np.arange(59, 93, 2))
plt.show()
1656511847303.png

生成随机数

np.random.xxxopen in new window()

由计算机生成的随机数通常为伪随机数。

  • 伪随机数生成既便宜又快速
  • 从前一个“随机”数计算的下一个“随机”数
  • 从种子计算的第一个“随机”数
  • 相同的种子值产生相同的随机数

随机数生成函数

Prepend with numpy.random , such as numpy.random.beta()

  • numpy.random.random() 生成随机数
  • np.random.uniform(low = 0, high = 5, size = 5000)
1656513565026.png
np.random.seed(20000229)
# 以 mean = 2， std = 1.5 随机取样
np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=2)

array([-0.59030264, 1.87821258])

Python Random

使用python 原生 random 对 原生list随机抽样。

# Create a list of unique JobRole values
job_roles_pop = list(attrition_pop["JobRole"].unique())

# Randomly sample four JobRole values
job_roles_samp = random.sample(job_roles_pop, k = 4)

# Print the result
print(job_roles_samp)

['Research_Director', 'Research_Scientist', 'Human_Resources', 'Manager']

系统抽样

在我们的咖啡评级数据集中，人口由咖啡品种组成，而不是抽奖券或彩票球。为了执行简单的随机抽样，我们随机抽取一些，一次一个。每种咖啡都有与其他咖啡相同的机会被采摘。使用这种技术时，有时我们可能会得到两个在数据集中彼此相邻的咖啡，有时我们可能会得到数据集中的大片区域根本没有选择。另一种抽样方法被称为系统抽样。这种方法以固定的时间间隔对人口进行抽样。在这里，从上到下，从左到右的每一行中，每五杯咖啡都被抽样。

Systematic sampling

1656865271371.png

系统抽样过程

sample_size = 5
pop_size = len(coffee_ratings)
interval = pop_size // sample_size
coffee_ratings.iloc[::interval]
1656865346717.png
1656865346717.png

系统抽样的问题

但是，系统抽样存在问题。假设我们对咖啡的余味属性的统计感兴趣。为了检查这一点，首先，我们使用 reset_index 在我们可以绘制的数据框中创建一列索引值。根据索引绘制余味显示了一种模式。前面的行通常比后面的行具有更高的回味分数。这会在我们计算的统计数据中引入偏差。一般来说，只有当这样的图没有模式时，使用系统抽样才是安全的；也就是说，它只是看起来像噪音。

coffee_ratings_with_id = coffee_ratings.reset_index()
coffee_ratings_with_id.plot(x="index", y="aftertaste", kind="scatter")
plt.show()
1656865448582.png

仅当我们在此扫描图中看不到模式时，系统抽样才是安全的。为确保系统采样安全，我们需要打乱样本

# frac = 1 = 100%，相当于随机抽取100%的样本，相当于打乱
shuffled = coffee_ratings.sample(frac=1)
shuffled = shuffled.reset_index(drop=True).reset_index()
shuffled.plot(x="index", y="aftertaste", kind="scatter")
plt.show()
1656865533187.png

但，洗行+系统抽样 与 简单随机抽样 相同。

分层抽样

分层抽样「Stratified sampling」可以

  • 按各种类占总体比例取样
  • 对每种类取同样个数
  • 自定义权重

如果您关心子组，分层抽样很有用。否则，简单随机抽样更为合适。

1656866688095.png

用途

  • 政治投票
  • 计算加权平均数

按比例抽样

其实即使不分层，抽样结果依旧是接近按按各种类占总体比例取样。不过，为了让结果完全按照比例取样，需要

# Proportion of employees by Education level
education_counts_pop = attrition_pop['Education'].value_counts(normalize=True)

# Print education_counts_pop
print(education_counts_pop)

# Proportional stratified sampling for 40% of each Education group
attrition_strat = attrition_pop.groupby('Education').sample(frac=0.4, random_state=2022)

# Calculate the Education level proportions from attrition_strat
education_counts_strat = attrition_strat['Education'].value_counts(normalize=True)

# Print education_counts_strat
print(education_counts_strat)

<script.py> output:
    Bachelor         0.389
    Master           0.271
    College          0.192
    Below_College    0.116
    Doctor           0.033
    Name: Education, dtype: float64
    Bachelor         0.389
    Master           0.270
    College          0.192
    Below_College    0.116
    Doctor           0.032
    Name: Education, dtype: float64

每种取同样个数

# Get 30 employees from each Education group
attrition_eq = attrition_pop.groupby('Education').sample(n=30, random_state=2022)      

# Get the proportions from attrition_eq
education_counts_eq = attrition_eq["Education"].value_counts(normalize = True)

# Print the results
print(education_counts_eq)

<script.py> output:
    Below_College    0.2
    College          0.2
    Bachelor         0.2
    Master           0.2
    Doctor           0.2
    Name: Education, dtype: float64

自定义权重

# Plot YearsAtCompany from attrition_pop as a histogram
attrition_pop['YearsAtCompany'].hist(bins=np.arange(0, 41, 1))
plt.show()

# Sample 400 employees weighted by YearsAtCompany
attrition_weight = attrition_pop.sample(n=400, weights="YearsAtCompany")

# Plot YearsAtCompany from attrition_weight as a histogram
attrition_weight.hist("YearsAtCompany",bins = np.arange(0,41,1))
plt.show()

1656870365432.png1656870383990.png

分组抽样

分层抽样的一个问题是，我们需要收集每一个子群体的数据。在收集数据很昂贵的情况下，例如，当我们必须亲自到某个地方去收集数据时，就会使我们的分析费用过高。有一种更便宜的替代方法，叫做分组抽样。

# Create a list of unique JobRole values
job_roles_pop = list(attrition_pop['JobRole'].unique())

# Randomly sample four JobRole values
job_roles_samp = random.sample(job_roles_pop, k=4)

# Filter for rows where JobRole is in job_roles_samp
jobrole_condition = attrition_pop['JobRole'].isin(job_roles_samp)
attrition_filtered = attrition_pop[jobrole_condition]

# Remove categories with no rows
attrition_filtered['JobRole'] = attrition_filtered['JobRole'].cat.remove_unused_categories()

# Randomly sample 10 employees from each sampled job role
attrition_clust = attrition_filtered.groupby('JobRole').sample(n = 10, random_state = 2022)

# Print the sample
print(attrition_clust)
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