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Bootstrap par paires sur les données illettrisme/fertilité

À l’aide de la fonction que vous venez d’écrire, effectuez un bootstrap par paires pour tracer un histogramme décrivant l’estimation de la pente à partir des données d’illettrisme/fertilité. Indiquez également l’intervalle de confiance à 95 % de la pente. Les données sont disponibles dans les tableaux NumPy illiteracy et fertility.

Pour rappel, draw_bs_pairs_linreg() a la signature de fonction draw_bs_pairs_linreg(x, y, size=1) et renvoie deux valeurs : bs_slope_reps et bs_intercept_reps.

Cet exercice fait partie du cours

Réflexion statistique en Python (Partie 2)

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Instructions

  • Utilisez votre fonction draw_bs_pairs_linreg() pour prendre 1000 réplicats bootstrap de la pente et de l’ordonnée à l’origine. Les données de l’axe des x sont illiteracy et celles de l’axe des y sont fertility.
  • Calculez et affichez l’intervalle de confiance bootstrap à 95 % pour la pente.
  • Tracez et affichez un histogramme des réplicats de la pente. N’oubliez pas d’étiqueter vos axes. C’est déjà fait pour vous ; cliquez sur Soumettre la réponse pour voir votre histogramme !

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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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