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他の統計量のブートストラップ複製

前の演習では、平均値が正規分布に従うことを確認しました。ただし、これはすべての統計量に当てはまるわけではありません。でも心配はいりません。ハッカー統計家として、ブートストラップ複製をいつでも活用できます！この演習では、シェフィールド気象観測所における年間降水量の分散のブートストラップ複製を生成し、そのヒストグラムを描いてみましょう。

ここでは、以前の演習で定義した draw_bs_reps() 関数を使います。参考のために以下に再掲します。

def draw_bs_reps(data, func, size=1):
    """Draw bootstrap replicates."""
    # Initialize array of replicates
    bs_replicates = np.empty(size)
    # Generate replicates
    for i in range(size):
        bs_replicates[i] = bootstrap_replicate_1d(data, func)
    return bs_replicates

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）

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演習の手順

  • draw_bs_reps() 関数を使って、rainfall データセットに含まれる年間降水量の分散のブートストラップ複製を 10000 個生成しましょう。ヒント: 分散の計算には np.var を渡します。
  • 分散の単位を平方センチメートルに変換するために、分散複製（bs_replicates）を 100 で割ります。
  • density=True キーワード引数と 50 ビンを指定して、bs_replicates のヒストグラムを作成しましょう。

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 10,000 bootstrap replicates of the variance: bs_replicates
bs_replicates = ____

# Put the variance in units of square centimeters
____

# Make a histogram of the results
_ = plt.hist(____, ____, ____)
_ = plt.xlabel('variance of annual rainfall (sq. cm)')
_ = plt.ylabel('PDF')

# Show the plot
plt.show()
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