Visualiza el bootstrap

Siguiendo desde donde lo dejamos en esta lección, vamos a visualizar la distribución bootstrap de velocidades estimadas mediante remuestreo bootstrap. Para cada muestra ajustamos por mínimos cuadrados la pendiente, para evaluar la variación o incertidumbre en nuestra estimación de la pendiente.

Para empezar, hemos precargado una función compute_resample_speeds(distances, times) que realiza el cálculo para generar la distribución muestral de la velocidad.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción al modelado lineal en Python

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Instrucciones del ejercicio

Usa la función predefinida compute_resample_speeds(distances, times) para calcular resample_speeds.
Usa np.mean() para calcular speed_estimate a partir de resample_speeds.
Usa np.percentile() con [5, 95] para calcular los percentiles de resample_speeds, que definen los límites del intervalo de confianza.
Usa axis.hist() para representar resample_speeds, especificando los bins con hist_bin_edges.
Usando axis.axvline, indica los dos índices correctos de percentiles para marcar en el gráfico los límites del intervalo de confianza.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create the bootstrap distribution of speeds
resample_speeds = compute_resample_speeds(____, ____)
speed_estimate = np.mean(____)
percentiles = np.percentile(____, [5, 95])

# Plot the histogram with the estimate and confidence interval
fig, axis = plt.subplots()
hist_bin_edges = np.linspace(0.0, 4.0, 21)
axis.hist(____, ____, color='green', alpha=0.35, rwidth=0.8)
axis.axvline(speed_estimate, label='Estimate', color='black')
axis.axvline(percentiles[____], label=' 5th', color='blue')
axis.axvline(percentiles[____], label='95th', color='blue')
axis.legend()
plt.show()

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