非識字率/出生率データのペア・ブートストラップ
作成した関数を使ってペア・ブートストラップを行い、非識字率/出生率データから得られる傾きの推定値を記述するヒストグラムを描画してください。さらに、傾きの95%信頼区間も報告します。データは NumPy 配列 illiteracy と fertility として利用できます。
念のため、draw_bs_pairs_linreg() の関数シグネチャは draw_bs_pairs_linreg(x, y, size=1) で、2 つの値、bs_slope_reps と bs_intercept_reps を返します。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ統計思考（パート2）
演習の手順
- 作成した
draw_bs_pairs_linreg()関数を使い、1000個の傾きと切片のブートストラップ標本を取得します。x 軸のデータはilliteracy、y 軸のデータはfertilityです。 - 傾きの95%ブートストラップ信頼区間を計算して出力します。
- 傾きの標本のヒストグラムをプロットして表示します。軸ラベルを付けることも忘れないでください。これはすでに用意されているので、"提出する" をクリックしてヒストグラムを確認しましょう！
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 replicates of slope and intercept using pairs bootstrap
bs_slope_reps, bs_intercept_reps = ____
# Compute and print 95% CI for slope
print(np.percentile(____, ____))
# Plot the histogram
_ = plt.hist(bs_slope_reps, bins=50, normed=True)
_ = plt.xlabel('slope')
_ = plt.ylabel('PDF')
plt.show()