संतान और अभिभावकों के डेटा का सहसंबंध
संतान और माता-पिता की चोंच की गहराई (beak depth) के बीच सहसंबंध को मात्रात्मक रूप से समझने के लिए, हम पियरसन कॉरिलेशन कोएफिशिएंट जैसे आँकड़े (statistics) निकालना चाहते हैं। इस पर कॉन्फिडेंस इंटरवल पाने के लिए हमें pairs bootstrap करना होगा.
आप पहले ही लिख चुके हैं एक फ़ंक्शन जो linear regression से निकले पैरामीटरों के अनुमान पाने के लिए pairs bootstrap करता है। इस अभ्यास में आपका काम एक नया फ़ंक्शन बनाना है, जिसका कॉल सिग्नेचर draw_bs_pairs(x, y, func, size=1) हो, जो pairs bootstrap चलाए और परिभाषित pair samples पर एक अकेला स्टैटिस्टिक compute करे। इच्छित स्टैटिस्टिक func(bs_x, bs_y) कॉल करके compute किया जाता है। अगले अभ्यास में, आप func के लिए pearson_r का उपयोग करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Statistical Thinking in Python (Part 2)
अभ्यास निर्देश
- सैंपल लेने के लिए इंडिसीज़ का एक array सेट अप करें। (ध्यान रखें, pairs bootstrap करते समय हम इंडिसीज़ को रैंडमली चुनते हैं और उन्हीं से pairs लेते हैं.)
- bootstrap replicates का array इनिशियलाइज़ करें। यह
sizeलंबाई वाला एक one-dimensional array होना चाहिए. - सैंपल ड्रॉ करने के लिए एक
forलूप लिखें。 - पहले सेट किए गए इंडिसीज़ के array से रैंडमली इंडिसीज़ चुनें。
- अभी चुनी गई इंडिसीज़ का उपयोग करके इनपुट array से
xऔरyके मान निकालें और एक bootstrap sample जनरेट करें。 funcका उपयोग करकेxऔरyके bootstrap samples से इच्छित स्टैटिस्टिक compute करें और उसे अपने bootstrap replicates वाले array में स्टोर करें。- bootstrap replicates वाला array रिटर्न करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
def draw_bs_pairs(x, y, func, size=1):
"""Perform pairs bootstrap for a single statistic."""
# Set up array of indices to sample from: inds
inds = ____
# Initialize replicates: bs_replicates
bs_replicates = ____
# Generate replicates
for i in range(size):
bs_inds = ____
bs_x, bs_y = ____
bs_replicates[i] = ____
return bs_replicates