1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Symulacje statystyczne w Pythonie
Connected

Exercise

Prosty bootstrap w praktyce

Witaj w pierwszym ćwiczeniu z sekcji poświęconej bootstrappingowi. Przejdziemy przez przykład, w którym nauczysz się przeprowadzać prosty bootstrap. Jak pokazano w filmie, kluczową ideą bootstrappingu jest próbkowanie ze zwracaniem.

Wyobraź sobie, że jesteś właścicielem fabryki produkującej klucze płaskie. Chcesz określić średnią długość produkowanych kluczy i upewnić się, że spełniają one określone specyfikacje. Fabryka produkuje tysiące kluczy dziennie, więc zmierzenie każdego z nich jest niemożliwe. Masz jednak dostęp do reprezentatywnej próbki 100 kluczy. Użyjemy bootstrappingu, aby wyznaczyć 95% przedział ufności (CI) dla średniej długości.

Przejrzyj listę wrench_lengths zawierającą 100 zmierzonych długości kluczy, dostępną w konsoli.

Instructions

100 XP
  • Pobierz losową próbkę ze zwracaniem z listy wrench_lengths i zapisz ją w zmiennej temp_sample. Ustaw size = len(wrench_lengths).
  • Oblicz średnią długość każdej próbki, przypisz ją do zmiennej sample_mean, a następnie dodaj ją do listy mean_lengths.
  • Oblicz średnią bootstrapową (boot_mean) oraz bootstrapowy 95% przedział ufności (boot_95_ci), korzystając z funkcji np.percentile().