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Estimativa jackknife básica - média

A reamostragem jackknife é um procedimento mais antigo, menos utilizado em comparação ao bootstrap. Ainda assim, vale a pena saber como executar uma estimativa jackknife básica. Neste primeiro exercício, vamos calcular a estimativa jackknife para a média. Vamos voltar à fábrica de chaves inglesas.

Você é dono de uma fábrica de chaves inglesas e quer medir o comprimento médio das peças para garantir que elas atendam às especificações. Sua fábrica produz milhares de unidades por dia, mas é inviável medir o comprimento de cada uma. No entanto, você tem acesso a uma amostra representativa de 100 chaves inglesas. Vamos usar a estimativa jackknife para obter o comprimento médio.

Examine a variável wrench_lengths no shell.

Este exercício faz parte do curso

Simulação Estatística em Python

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Instruções do exercício

  • Obtenha uma amostra jackknife removendo iterativamente uma observação de wrench_lengths e atribuindo o resultado a jk_sample.
  • Calcule a média de jk_sample e acrescente-a a mean_lengths.
  • Por fim, calcule a estimativa jackknife mean_lengths_jk como a média do array mean_lengths.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Leave one observation out from wrench_lengths to get the jackknife sample and store the mean length
mean_lengths, n = [], len(wrench_lengths)
index = np.arange(n)

for i in range(n):
    jk_sample = ____[index != i]
    mean_lengths.append(____)

# The jackknife estimate is the mean of the mean lengths from each sample
mean_lengths_jk = ____(np.array(mean_lengths))
print("Jackknife estimate of the mean = {}".format(mean_lengths_jk))
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