शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

अन्य सांख्यिकीय मानों के Bootstrap replicates

हमने एक पिछले अभ्यास में देखा कि mean सामान्य (Normally) वितरित होता है। यह बात अन्य सांख्यिकीय मानों के लिए ज़रूरी नहीं है। लेकिन चिंता की बात नहीं: एक हैकर के तौर पर हम हमेशा bootstrap replicates ले सकते हैं! इस अभ्यास में, आप Sheffield Weather Station पर वार्षिक वर्षा के variance के लिए bootstrap replicates जनरेट करेंगे और उन replicates का histogram प्लॉट करेंगे.

यहाँ, आप कुछ अभ्यास पहले परिभाषित किए गए draw_bs_reps() फंक्शन का उपयोग करेंगे। संदर्भ के लिए यह नीचे दिया गया है:

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

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Statistical Thinking in Python (Part 2)

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • अपने draw_bs_reps() फंक्शन का उपयोग करके, rainfall डेटासेट में सहेजे गए वार्षिक वर्षा के variance के 10000 bootstrap replicates निकालिए। संकेत: variance निकालने के लिए np.var पास कीजिए.
  • सुविधा के लिए variance को वर्ग सेंटीमीटर की इकाइयों में लाने हेतु अपने variance replicates (bs_replicates) को 100 से भाग दीजिए।
  • density=True कीवर्ड आर्ग्युमेंट और 50 bins के साथ bs_replicates का histogram बनाइए।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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()
कोड संपादित करें और चलाएँ