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Pairs-Bootstrap für Alphabetisierungs-/Fruchtbarkeitsdaten

Verwende die Funktion, die du gerade geschrieben hast, und führe Pairs-Bootstrapping durch, um ein Histogramm der Schätzwerte der Steigung aus den Daten zu Analphabetismus/Fruchtbarkeit zu plotten. Gib außerdem das 95%-Konfidenzintervall der Steigung aus. Die Daten stehen dir in den NumPy-Arrays illiteracy und fertility zur Verfügung.

Zur Erinnerung: draw_bs_pairs_linreg() hat die Funktionssignatur draw_bs_pairs_linreg(x, y, size=1) und gibt zwei Werte zurück: bs_slope_reps und bs_intercept_reps.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistical Thinking in Python (Teil 2)

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Verwende deine Funktion draw_bs_pairs_linreg(), um 1000 Bootstrap-Replikate der Steigung und des Achsenabschnitts zu erzeugen. Die x-Achsen-Daten sind illiteracy, die y-Achsen-Daten sind fertility.
  • Berechne und gib das 95%-Bootstrap-Konfidenzintervall für die Steigung aus.
  • Plotte ein Histogramm der Steigungsreplikate und zeige es an. Achte darauf, die Achsen zu beschriften. Das ist bereits für dich vorbereitet – klicke einfach auf Antwort senden, um dein Histogramm zu sehen!

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Generate replicates of slope and intercept using pairs bootstrap
bs_slope_reps, bs_intercept_reps = ____

# Compute and print 95% CI for slope
print(np.percentile(____, ____))

# Plot the histogram
_ = plt.hist(bs_slope_reps, bins=50, normed=True)
_ = plt.xlabel('slope')
_ = plt.ylabel('PDF')
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen