MulaiMulai sekarang secara gratis

Memvisualisasikan sampel bootstrap

Dalam latihan ini, Anda akan membuat sampel bootstrap dari kumpulan data curah hujan tahunan yang diukur di Sheffield Weather Station di Inggris dari tahun 1883 hingga 2015. Data disimpan dalam array NumPy rainfall dalam satuan milimeter (mm). Dengan menampilkan sampel bootstrap secara grafis menggunakan ECDF, Anda dapat merasakan bagaimana pengambilan sampel bootstrap memungkinkan deskripsi probabilistik terhadap data.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pemikiran Statistik dengan Python (Bagian 2)

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Tulis loop for untuk memperoleh 50 sampel bootstrap dari data curah hujan dan plot ECDF-nya.
    • Gunakan np.random.choice() untuk menghasilkan sampel bootstrap dari array NumPy rainfall. Pastikan size dari array hasil sampling ulang adalah len(rainfall).
    • Gunakan fungsi ecdf() yang Anda tulis pada prekuel kursus ini untuk menghasilkan nilai x dan y untuk ECDF dari sampel bootstrap bs_sample.
    • Plot nilai ECDF. Tentukan color='gray' (untuk membuat titik berwarna abu-abu) dan alpha=0.1 (agar semi-transparan, karena kita menumpuk banyak plot) selain argumen kata kunci marker='.' dan linestyle='none'.
  • Gunakan ecdf() untuk menghasilkan nilai x dan y untuk ECDF dari data curah hujan asli yang tersedia dalam array rainfall.
  • Plot nilai ECDF dari data asli.
  • Tekan Kirim untuk memvisualisasikan sampel!

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

for _ in range(50):
    # Generate bootstrap sample: bs_sample
    bs_sample = ____(____, size=____)

    # Compute and plot ECDF from bootstrap sample
    x, y = ____
    _ = plt.plot(____, ____, ____='.', ____='none',
                 ____='gray', ____=0.1)

# Compute and plot ECDF from original data
x, y = ____
_ = plt.plot(____, ____, ____='.')

# Make margins and label axes
plt.margins(0.02)
_ = plt.xlabel('yearly rainfall (mm)')
_ = plt.ylabel('ECDF')

# Show the plot
plt.show()
Edit dan Jalankan Kode