다수의 부트스트랩 복제값 생성하기
비디오에서 사용한 bootstrap_replicate_1d() 함수가 네임스페이스에 제공되어 있어요. 이제 데이터셋으로부터 많은 부트스트랩 복제값을 생성하는 함수 draw_bs_reps(data, func, size=1)를 작성해 보세요. 이 함수는 신뢰 구간을 계산할 때나 이후에 가설 검정을 할 때 여러 번 유용하게 쓰이게 됩니다.
참고를 위해 bootstrap_replicate_1d() 함수를 아래에 다시 제공합니다:
def bootstrap_replicate_1d(data, func):
"""Generate bootstrap replicate of 1D data."""
bs_sample = np.random.choice(data, len(data))
return func(bs_sample)
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)
연습 안내
- 호출 시그니처가
draw_bs_reps(data, func, size=1)인 함수를 정의하세요.np.empty()를 사용해 크기가size인 배열bs_replicates를 초기화하여 모든 부트스트랩 복제값을 저장하세요.size범위를 도는for루프를 작성하고,bootstrap_replicate_1d()를 사용해 복제값을 계산하세요. 위의 연습 문제 설명에서bootstrap_replicate_1d()의 함수 시그니처를 확인할 수 있어요. 계산한 복제값은bs_replicates의 해당 인덱스에 저장하세요.- 복제값 배열
bs_replicates를 반환하세요. 이 부분은 이미 준비되어 있습니다.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
def draw_bs_reps(data, func, size=1):
"""Draw bootstrap replicates."""
# Initialize array of replicates: bs_replicates
bs_replicates = ____
# Generate replicates
for i in ____:
bs_replicates[i] = ____
return bs_replicates