부트스트래핑 vs. 정규성
피어슨 상관계수 R에 대한 부트스트랩 신뢰 구간 결과를 살펴봤어요. 그렇다면 평균에 대한 신뢰 구간처럼 더 흔한 상황에서는 어떨까요? 왜 stats.norm에서 나오는 "정규" 신뢰 구간 대신 부트스트랩 신뢰 구간을 사용할까요?
벤처 캐피털 기업의 투자 내역을 담은 DataFrame(investments_df)이 미리 로드되어 있으며, 패키지 pandas는 pd, NumPy는 np, SciPy의 stats도 불러와져 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 배우는 추론 통계 기초
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Select just the companies in the Analytics market
analytics_df = ____[____ == 'Analytics']
# Confidence interval using the stats.norm function
norm_ci = stats.norm.____(alpha=____,
loc=____,
scale=____.std() / np.___(____))
# Construct a bootstrapped confidence interval
bootstrap_ci = stats.bootstrap(data=(____, ),
statistic=np.____)
print('Normal CI:', norm_ci)
print('Bootstrap CI:', bootstrap_ci.confidence_interval)