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  3. Pythonで学ぶ統計思考（パート2）
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연습 문제

多数のブートストラップレプリケートを生成する

ビデオで紹介した関数 bootstrap_replicate_1d() はすでに名前空間に用意されています。ここでは、データセットから多数のブートストラップレプリケートを生成する関数 draw_bs_reps(data, func, size=1) を作成します。この関数は信頼区間の計算や、後ほど仮説検定を行う際に何度も役立ちます。

参考として、bootstrap_replicate_1d() 関数を以下に示します。

def bootstrap_replicate_1d(data, func):
    """Generate bootstrap replicate of 1D data."""
    bs_sample = np.random.choice(data, len(data))
    return func(bs_sample)

지침

100 XP
  • 呼び出しシグネチャが draw_bs_reps(data, func, size=1) の関数を定義します。
    • np.empty() を使って、すべてのブートストラップレプリケートを保持する、長さが size の配列 bs_replicates を初期化します。
    • size を範囲とする for ループを書き、bootstrap_replicate_1d() を使って各レプリケートを計算します。bootstrap_replicate_1d() の関数シグネチャは上の演習説明を参照してください。計算したレプリケートは bs_replicates の対応するインデックスに格納します。
    • レプリケートの配列 bs_replicates を返します。これはすでに用意されています。