Générer de nombreuses répliques bootstrap
La fonction bootstrap_replicate_1d() présentée dans la vidéo est disponible dans votre espace de noms. Vous allez maintenant écrire une autre fonction, draw_bs_reps(data, func, size=1), qui génère de nombreuses répliques bootstrap à partir de l'ensemble de données. Cette fonction vous sera très utile à répétition lorsque vous calculerez des intervalles de confiance et plus tard lors de tests d'hypothèses.
Pour référence, la fonction bootstrap_replicate_1d() est fournie ci-dessous :
def bootstrap_replicate_1d(data, func):
"""Generate bootstrap replicate of 1D data."""
bs_sample = np.random.choice(data, len(data))
return func(bs_sample)
Cette activité fait partie du cours
Réflexion statistique en Python (partie 2)
Instructions de l’exercice
- Définissez une fonction dont la signature est
draw_bs_reps(data, func, size=1).- À l'aide de
np.empty(), initialisez un tableau nommébs_replicatesde taillesizepour contenir toutes les répliques bootstrap. - Écrivez une boucle
forqui parcourtsizeet calcule une réplique à l'aide debootstrap_replicate_1d(). Reportez-vous à l'énoncé ci-dessus pour voir la signature de la fonctionbootstrap_replicate_1d(). Stockez la réplique à l'indice approprié debs_replicates. - Retournez le tableau de répliques
bs_replicates. Cela a déjà été fait pour vous.
- À l'aide de
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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