Začněte nyníZačněte zdarma

Bootstrap replikáty jiných statistik

V předchozím cvičení jsme viděli, že průměr má normální rozdělení. U jiných statistik to nemusí platit – ale žádný strach: jako hackeři si vždy můžeme pomoci bootstrap replikáty! V tomto cvičení vygeneruješ bootstrap replikáty rozptylu ročního srážkového úhrnu na meteorologické stanici Sheffield a vykreslíš histogram těchto replikátů.

Využiješ funkci draw_bs_reps(), kterou jsi definoval/a v jednom z předchozích cvičení. Pro připomenutí je uvedena níže:

def draw_bs_reps(data, func, size=1):
    """Draw bootstrap replicates."""
    # Initialize array of replicates
    bs_replicates = np.empty(size)
    # Generate replicates
    for i in range(size):
        bs_replicates[i] = bootstrap_replicate_1d(data, func)
    return bs_replicates

Toto cvičení je součástí kurzu

Statistical Thinking in Python (Part 2)

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Pomocí funkce draw_bs_reps() vytvořte 10000 bootstrap replikátů rozptylu ročního srážkového úhrnu uloženého v datové sadě rainfall. Nápověda: Pro výpočet rozptylu předej np.var.
  • Vydělte replikáty rozptylu (bs_replicates) hodnotou 100, aby byl rozptyl pro přehlednost vyjádřen v jednotkách centimetrů čtverečních.
  • Vykresli histogram hodnot bs_replicates s použitím argumentu density=True a 50 sloupců.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Generate 10,000 bootstrap replicates of the variance: bs_replicates
bs_replicates = ____

# Put the variance in units of square centimeters
____

# Make a histogram of the results
_ = plt.hist(____, ____, ____)
_ = plt.xlabel('variance of annual rainfall (sq. cm)')
_ = plt.ylabel('PDF')

# Show the plot
plt.show()
Upravit a spustit kód