ch9.

9.md

@@ -397,3 +397,58 @@ Table().with_columns(
 这取决于你愿意承担多少风险，因为直方图还表明，如果你对分割下注，你比对红色下注更容易损失超过 50 美元。
 
 轮盘赌桌上，所有赌注的单位美元的预期净损失相同（除了线注，这是更糟的）。 但一些赌注的回报比其他赌注更为可变。 你可以选择这些赌注，只要你准备好可能会大输一场。
+
+## 统计量的经验分布
+
+平均定律意味着，大型随机样本的经验分布类似于总体的分布，概率相当高。
+
+在两个直方图中可以看到相似之处：大型随机样本的经验直方图很可能类似于总体的直方图。
+
+提醒一下，这里是所有美联航航班延误的直方图，以及这些航班的 1000 个随机样本的经验直方图。
+
+```py
+united = Table.read_table('united_summer2015.csv')
+delay_bins = np.arange(-20, 201, 10)
+united.select('Delay').hist(bins = delay_bins, unit = 'minute')
+plots.title('Population');
+```
+
+```py
+sample_1000 = united.sample(1000)
+sample_1000.select('Delay').hist(bins = delay_bins, unit = 'minute')
+plots.title('Sample of Size 1000');
+```
+
+两个直方图明显相似，虽然他们并不等价。
+
+### 参数
+
+我们经常对总体相关的数量感兴趣。
+
+在选民的总体中，有多少人会投票给候选人 A 呢？
+在 Facebook 用户的总体中，用户最多拥有的 Facebook 好友数是多少？
+在美联航航班的总体中，起飞延误时间的中位数是多少？
+
+与总体相关的数量被称为参数。 对于美联航航班的总体，我们知道参数“延误时间的中位数”的值：
+
+```py
+np.median(united.column('Delay'))
+2.0
+```
+
+NumPy 函数`median`返回数组的中值（中位数）。 在所有的航班中，延误时间的中位数为 2 分钟。 也就是说，总体中约有 50% 的航班延误了 2 分钟以内：
+
+```py
+united.where('Delay', are.below_or_equal_to(2)).num_rows/united.num_rows
+0.5018444846292948
+```
+
+一半的航班在预定起飞时间的 2 分钟之内起飞。 这是非常短暂的延误！
+
+注意。 由于“重复”，百分比并不完全是 50，也就是说，延误了 2 分钟的航班有 480 个。数据集中的重复很常见，我们不会在这个课程中担心它。
+
+```py
+united.where('Delay', are.equal_to(2)).num_rows
+480
+```
+