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Pairs bootstrap के लिए एक फंक्शन

वीडियो में चर्चा के अनुसार, pairs bootstrap में डेटा की जोड़ी (pairs) का पुनः-सैंपलिंग किया जाता है। हर जोड़ी के संग्रह पर एक रेखा fit की जाती है, यहाँ np.polyfit() का उपयोग करके। हम यह बार-बार करते हैं और पैरामीटर वैल्यूज़ के bootstrap replicates प्राप्त करते हैं। Pairs bootstrap करने के लिए एक उपयोगी टूल बनाने के उद्देश्य से, आप x,y डेटा के एक सेट पर pairs bootstrap करने वाला एक फंक्शन लिखेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Statistical Thinking in Python (Part 2)

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक फंक्शन परिभाषित करें जिसका कॉल सिग्नेचर draw_bs_pairs_linreg(x, y, size=1) हो, जो linear regression पैरामीटर्स पर pairs bootstrap estimates निकाले.
    • np.arange() का उपयोग करके 0 से len(x) तक जाने वाले इंडेक्स का एक array सेट करें। इन्हीं को आप पुनः-सैंपल करेंगे और x तथा y arrays से वैल्यू चुनने में उपयोग करेंगे.
    • slope और intercept के replicate arrays को np.empty() से initialize करें ताकि उनका आकार size हो.
    • एक for लूप लिखें जो:
      • इंडेक्स inds को पुनः-सैंपल करे। इसके लिए np.random.choice() का उपयोग करें.
      • नए \(x\) और \(y\) arrays bs_x और bs_y बनाए, resampled इंडेक्स bs_inds का उपयोग करके। इसके लिए x और y को bs_inds से slice करें.
      • नए \(x\) और \(y\) arrays पर np.polyfit() का उपयोग करे और निकली हुई slope तथा intercept को स्टोर करे.
    • अंत में slope और intercept के pair bootstrap replicates रिटर्न करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

def draw_bs_pairs_linreg(x, y, size=1):
    """Perform pairs bootstrap for linear regression."""

    # Set up array of indices to sample from: inds
    inds = ____

    # Initialize replicates: bs_slope_reps, bs_intercept_reps
    bs_slope_reps = ____
    bs_intercept_reps = ____

    # Generate replicates
    for i in range(size):
        bs_inds = np.random.choice(____, size=____)
        bs_x, bs_y = x[____], y[____]
        bs_slope_reps[i], bs_intercept_reps[i] = ____

    return bs_slope_reps, bs_intercept_reps
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