1. Nauka
  2. /
  3. Kursy
  4. /
  5. Uczenie maszynowe dla danych szeregów czasowych w Pythonie

Connected

ćwiczenie

Bootstrapowanie przedziału ufności

Bootstrap to przydatne narzędzie do oceny zmienności danych. W tym ćwiczeniu napiszesz własną funkcję bootstrapującą, która zwraca przedział ufności wyznaczony metodą bootstrap.

Funkcja przyjmuje trzy parametry: dwuwymiarową tablicę liczb (data), listę percentyli do obliczenia (percentiles) oraz liczbę iteracji bootstrapu (n_boots). Wykorzystuje funkcję resample do generowania próbki bootstrapowej i powtarza ten proces wielokrotnie, aby wyznaczyć przedział ufności.

Instrukcje

100 XP
  • Funkcja powinna iterować po liczbie bootstrapów (określonej przez parametr n_boots) i:
    • Pobrać losową próbkę danych z powtórzeniami i obliczyć średnią tej losowej próbki
    • Obliczyć percentyle zmiennej bootstrap_means i zwrócić wynik