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演習

非標準な推定量

前の演習では、シンプルなブートストラップを実行しました。ここでは、より複雑な推定量に対応できるように手法を少し変えてみます。

あなたは学生の健康状態を調べています。1000人分の身長と体重のデータが与えられており、身長の中央値、および身長と体重の相関と、それぞれに対応する95%信頼区間（CI）に関心があります。ブートストラップを使ってみましょう。

1000人の身長と体重を含む pandas のDataFrame df を確認してください。これを用いて、身長の中央値と、身長と体重の相関のそれぞれに対する95% CIを計算してください。

指示

100 XP
  • df に対して .sample() メソッドを使い、復元抽出でデータのサンプルを生成して tmp_df に代入します。
  • 生成した各 tmp_df について、.median() と .corr() を用いて身長の中央値と、身長と体重の相関を計算します。
  • 身長の中央値を height_medians に、相関を hw_corr に追加します。
  • 最後に、np.percentile() を使って上記の各量の95%（[2.5, 97.5]）信頼区間を計算します。