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다른 통계량의 부트스트랩 복제값

이전 연습 문제에서 평균이 정규 분포를 따른다는 것을 확인했습니다. 하지만 다른 통계량은 반드시 그렇지 않을 수도 있습니다. 걱정하지 마세요! 해커답게 언제든지 부트스트랩 복제값을 활용하면 됩니다. 이번 연습 문제에서는 셰필드 기상 관측소의 연간 강수량 분산에 대한 부트스트랩 복제값을 생성하고, 그 히스토그램을 그려보겠습니다.

여기서는 몇 개의 연습 문제 전에 직접 정의한 draw_bs_reps() 함수를 사용합니다. 참고용으로 아래에 제공합니다:

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

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

강의 보기

연습 안내

  • draw_bs_reps() 함수를 사용하여 rainfall 데이터셋에서 연간 강수량 분산에 대한 부트스트랩 복제값을 10000개 추출하세요. 힌트: 분산 계산을 위해 np.var를 전달하세요.
  • 분산 복제값(bs_replicates)을 100으로 나누어 단위를 제곱 센티미터로 변환하세요.
  • density=True 키워드 인수와 50개의 bin을 사용하여 bs_replicates의 히스토그램을 그리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행