ブートストラップを可視化する

このレッスンの前半で行った内容の続きとして、ブートストラップ再標本化で推定した速度の分布を可視化してみましょう。各サンプルごとに傾きに対して最小二乗フィットを行い、傾き推定のばらつきや不確実性を検証しました。

最初の一歩として、速度のサンプル分布を生成する計算を行う関数 compute_resample_speeds(distances, times) をあらかじめ読み込んであります。

事前定義された compute_resample_speeds(distances, times) を使って resample_speeds を計算します。
np.mean() を使って、resample_speeds から speed_estimate を計算します。
np.percentile() に [5, 95] を指定して、resample_speeds の percentiles（信頼区間の下限と上限）を計算します。
axis.hist() を使って、hist_bin_edges をビンとして指定しながら resample_speeds をプロットします。
axis.axvline を使い、信頼区間の境界を示すために percentiles の正しい「2つの」インデックスを指定してチャートに縦線を描きます。