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कई bootstrap replicates जनरेट करना

वीडियो का फंक्शन bootstrap_replicate_1d() आपके नेमस्पेस में उपलब्ध है। अब आप एक और फंक्शन लिखेंगे, draw_bs_reps(data, func, size=1), जो दिए गए डेटा सेट से कई bootstrap replicates जनरेट करता है। यह फंक्शन आपको बार-बार काम आएगा, जब आप confidence intervals निकालेंगे और आगे चलकर hypothesis tests करेंगे।

आपके संदर्भ के लिए, bootstrap_replicate_1d() फंक्शन नीचे दिया गया है:

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

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Statistical Thinking in Python (Part 2)

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • कॉल सिग्नेचर draw_bs_reps(data, func, size=1) के साथ एक फंक्शन परिभाषित करें।
    • np.empty() का उपयोग करके size आकार का एक array bs_replicates इनिशियलाइज़ करें ताकि सभी bootstrap replicates उसमें रखे जा सकें।
    • एक for लूप लिखें जो size तक रेंज करे और bootstrap_replicate_1d() का उपयोग करके एक replicate compute करे। ऊपर दिए गए अभ्यास विवरण में bootstrap_replicate_1d() के फंक्शन सिग्नेचर को देखें। replicate को bs_replicates के उपयुक्त इंडेक्स में स्टोर करें।
    • replicates के array bs_replicates को रिटर्न करें। यह आपके लिए पहले से किया गया है।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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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