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Generar muchas réplicas bootstrap

La función bootstrap_replicate_1d() del vídeo está disponible en tu espacio de nombres. Ahora vas a escribir otra función, draw_bs_reps(data, func, size=1), que genera muchas réplicas bootstrap a partir del conjunto de datos. Esta función te será útil una y otra vez cuando calcules intervalos de confianza y más adelante cuando realices contrastes de hipótesis.

Para tu referencia, la función bootstrap_replicate_1d() se proporciona a continuación:

def bootstrap_replicate_1d(data, func):
    """Generate bootstrap replicate of 1D data."""
    bs_sample = np.random.choice(data, len(data))
    return func(bs_sample)

Este ejercicio forma parte del curso

Pensamiento estadístico en Python (Parte 2)

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Instrucciones del ejercicio

  • Define una función con la firma de llamada draw_bs_reps(data, func, size=1).
    • Usando np.empty(), inicializa un array llamado bs_replicates de tamaño size para almacenar todas las réplicas bootstrap.
    • Escribe un bucle for que recorra size y calcule una réplica usando bootstrap_replicate_1d(). Consulta la descripción del ejercicio de arriba para ver la firma de la función bootstrap_replicate_1d(). Guarda la réplica en el índice correspondiente de bs_replicates.
    • Devuelve el array de réplicas bs_replicates. Esto ya está hecho por ti.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

def draw_bs_reps(data, func, size=1):
    """Draw bootstrap replicates."""

    # Initialize array of replicates: bs_replicates
    bs_replicates = ____

    # Generate replicates
    for i in ____:
        bs_replicates[i] = ____

    return bs_replicates
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