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
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)
연습 안내
rainfall데이터셋에 저장된 연간 강수량의 분산에 대해,draw_bs_reps()함수를 사용해 부트스트랩 복제본10000개를 생성하세요. 힌트: 분산 계산을 위해np.var를 전달하세요.- 편의를 위해 분산의 단위를 제곱센티미터로 맞추려고, 분산 복제본(
bs_replicates)을100으로 나누세요. normed=True키워드 인자와50개의 빈을 사용해bs_replicates의 히스토그램을 만드세요.
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()