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Bootstrap por pares con datos de alfabetización/fertilidad

Usando la función que acabas de escribir, realiza un bootstrap por pares para trazar un histograma que describa la estimación de la pendiente a partir de los datos de analfabetismo/fertilidad. Informa también del intervalo de confianza del 95% de la pendiente. Los datos están disponibles en los arrays de NumPy illiteracy y fertility.

Como recordatorio, draw_bs_pairs_linreg() tiene la firma draw_bs_pairs_linreg(x, y, size=1) y devuelve dos valores: bs_slope_reps y bs_intercept_reps.

Este ejercicio forma parte del curso

Pensamiento estadístico en Python (Parte 2)

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa tu función draw_bs_pairs_linreg() para obtener 1000 réplicas bootstrap de la pendiente y la intersección. Los datos del eje x son illiteracy y los del eje y son fertility.
  • Calcula e imprime el intervalo de confianza bootstrap del 95% para la pendiente.
  • Traza y muestra un histograma de las réplicas de la pendiente. Asegúrate de etiquetar los ejes. Esto ya está hecho por ti, así que haz clic en Enviar para ver tu histograma.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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()
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