Základní jackknife odhad – průměr

Jackknife resampling je starší metoda, která se dnes používá méně než bootstrapping. I přesto se hodí vědět, jak základní jackknife odhad provést. V tomto prvním cvičení vypočítáme jackknife odhad průměru. Vrátíme se zpět do továrny na klíče.

Vlastníš továrnu na klíče a chceš změřit průměrnou délku klíčů, aby splňovaly požadované specifikace. Tvoje továrna vyrábí tisíce klíčů denně, ale měřit každý klíč zvlášť je nepraktické. Máš ale k dispozici reprezentativní vzorek 100 klíčů. Použijme jackknife odhad ke zjištění průměrné délky.

Prohlédni si proměnnou wrench_lengths v shellu.

Toto cvičení je součástí kurzu

Statistické simulace v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vytvoř jackknife vzorek tak, že postupně vynecháš vždy jedno pozorování z wrench_lengths a přiřadíš ho do jk_sample.
Vypočítej průměr jk_sample a přidej ho do mean_lengths.
Nakonec vypočítej jackknife odhad mean_lengths_jk jako průměr pole mean_lengths.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Leave one observation out from wrench_lengths to get the jackknife sample and store the mean length
mean_lengths, n = [], len(wrench_lengths)
index = np.arange(n)

for i in range(n):
    jk_sample = ____[index != i]
    mean_lengths.append(____)

# The jackknife estimate is the mean of the mean lengths from each sample
mean_lengths_jk = ____(np.array(mean_lengths))
print("Jackknife estimate of the mean = {}".format(mean_lengths_jk))

Upravit a spustit kód