Generowanie wielu replikatów bootstrapowych
Funkcja bootstrap_replicate_1d() z lekcji wideo jest dostępna w twoim środowisku. Teraz napiszesz kolejną funkcję, draw_bs_reps(data, func, size=1), która generuje wiele replikatów bootstrapowych na podstawie zbioru danych. Ta funkcja przyda ci się wielokrotnie – zarówno przy obliczaniu przedziałów ufności, jak i później podczas testowania hipotez.
Dla przypomnienia, poniżej znajdziesz funkcję bootstrap_replicate_1d():
def bootstrap_replicate_1d(data, func):
"""Generate bootstrap replicate of 1D data."""
bs_sample = np.random.choice(data, len(data))
return func(bs_sample)
To ćwiczenie jest częścią kursu
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)
Instrukcje do ćwiczenia
- Zdefiniuj funkcję o sygnaturze
draw_bs_reps(data, func, size=1).- Za pomocą
np.empty()zainicjalizuj tablicębs_replicateso rozmiarzesize, która będzie przechowywać wszystkie replikaty bootstrapowe. - Napisz pętlę
foriterującą posizei obliczającą replikat za pomocąbootstrap_replicate_1d(). Sygnaturę tej funkcji znajdziesz w opisie ćwiczenia powyżej. Zapisz każdy replikat pod odpowiednim indeksem tablicybs_replicates. - Zwróć tablicę replikatów
bs_replicates. Ten krok został już za ciebie wykonany.
- Za pomocą
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
def draw_bs_reps(data, func, size=1):
"""Draw bootstrap replicates."""
# Initialize array of replicates: bs_replicates
bs_replicates = ____
# Generate replicates
for i in ____:
bs_replicates[i] = ____
return bs_replicates