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Répliques bootstrap d'autres statistiques

Nous avons vu dans un exercice précédent que la moyenne suit une loi normale. Ce n'est pas forcément vrai pour d'autres statistiques, mais pas d'inquiétude : en tant que pirates de données, nous pouvons toujours prendre des répliques bootstrap! Dans cet exercice, vous allez générer des répliques bootstrap pour la variance des précipitations annuelles à la station météo de Sheffield et tracer l'histogramme de ces répliques.

Ici, vous allez utiliser la fonction draw_bs_reps() que vous avez définie il y a quelques exercices. Elle est fournie ci-dessous pour référence :

def draw_bs_reps(data, func, size=1):
    """Draw bootstrap replicates."""
    # Initialize array of replicates
    bs_replicates = np.empty(size)
    # Generate replicates
    for i in range(size):
        bs_replicates[i] = bootstrap_replicate_1d(data, func)
    return bs_replicates

Cette activité fait partie du cours

Réflexion statistique en Python (partie 2)

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Instructions de l’exercice

  • Tirez 10000 répliques bootstrap de la variance des précipitations annuelles, stockées dans l'ensemble de données rainfall, en utilisant votre fonction draw_bs_reps(). Indice : transmettez np.var pour calculer la variance.
  • Divisez vos répliques de variance (bs_replicates) par 100 pour exprimer la variance en centimètres carrés, pour plus de commodité.
  • Faites un histogramme de bs_replicates en utilisant l'argument normed=True et 50 classes (bins).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Generate 10,000 bootstrap replicates of the variance: bs_replicates
bs_replicates = ____

# Put the variance in units of square centimeters
____

# Make a histogram of the results
_ = plt.hist(____, ____, ____)
_ = plt.xlabel('variance of annual rainfall (sq. cm)')
_ = plt.ylabel('PDF')

# Show the plot
plt.show()
Modifier et exécuter le code