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  3. Python으로 하는 통계적 사고 (2부)
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연습 문제

다른 통계량의 부트스트랩 복제본

이전 연습에서 평균은 정규분포를 따른다는 것을 확인했어요. 하지만 이것이 다른 통계량에도 항상 성립하는 것은 아닙니다. 걱정하지 마세요. 해커 통계에서는 언제나 부트스트랩 복제본을 만들 수 있으니까요! 이번 연습에서는 Sheffield 기상 관측소의 연간 강수량 분산에 대한 부트스트랩 복제본을 생성하고, 그 복제본의 히스토그램을 그려 보겠습니다.

여기서는 몇 개의 연습 문제 전에 정의한 draw_bs_reps() 함수를 사용합니다. 참고를 위해 아래에 제공해 드립니다:

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

지침

100 XP
  • rainfall 데이터셋에 저장된 연간 강수량의 분산에 대해, draw_bs_reps() 함수를 사용해 부트스트랩 복제본 10000개를 생성하세요. 힌트: 분산 계산을 위해 np.var를 전달하세요.
  • 편의를 위해 분산의 단위를 제곱센티미터로 맞추려고, 분산 복제본(bs_replicates)을 100으로 나누세요.
  • normed=True 키워드 인자와 50개의 빈을 사용해 bs_replicates의 히스토그램을 만드세요.