ブートストラップ分布を生成する
ブートストラップ分布を生成する手順は、サンプリング分布を生成する手順とよく似ています。異なるのは最初のステップだけです。
サンプリング分布を作るときは、母集団から復元抽出なしで標本抽出を行います。ブートストラップ分布を作るときは、標本から復元抽出ありで再標本化します。その後の手順は同じです。関心のある要約統計量を、その標本/再標本上で計算し、その処理を何度も繰り返します。いずれの場合も、ヒストグラムで分布を可視化できます。
ここでは、spotify_sample は spotify_population データセットのサブセットです。再標本化の仕組みを見やすくするために、'index' という行インデックス列を追加し、アーティスト名、曲名、danceability 列のみを含めています。
spotify_sample は利用可能で、pandas、numpy、matplotlib.pyplot は通常のエイリアスで読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶサンプリング
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Generate 1 bootstrap resample
spotify_1_resample = ____
# Print the resample
print(spotify_1_resample)