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Uma função para fazer pairs bootstrap

Como discutido no vídeo, o pairs bootstrap envolve reamostrar pares de dados. Cada coleção de pares é ajustada com uma reta, neste caso usando np.polyfit(). Repetimos esse processo várias vezes para obter réplicas bootstrap dos valores dos parâmetros. Para ter uma ferramenta útil para fazer pairs bootstrap, você vai escrever uma função que faça pairs bootstrap em um conjunto de dados x,y.

Este exercício faz parte do curso

Pensamento Estatístico em Python (Parte 2)

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Instruções do exercício

  • Defina uma função com a assinatura draw_bs_pairs_linreg(x, y, size=1) para realizar estimativas de pairs bootstrap nos parâmetros de uma regressão linear.
    • Use np.arange() para criar um array de índices de 0 até len(x). Esses índices serão reamostrados e usados para selecionar valores dos arrays x e y.
    • Use np.empty() para inicializar os arrays de réplicas de inclinação e intercepto com tamanho size.
    • Escreva um laço for para:
      • Reamostrar os índices inds. Use np.random.choice() para isso.
      • Criar novos arrays \(x\) e \(y\), bs_x e bs_y, usando os índices reamostrados bs_inds. Para isso, faça slicing de x e y com bs_inds.
      • Usar np.polyfit() nos novos arrays \(x\) e \(y\) e armazenar a inclinação e o intercepto calculados.
    • Retorne as réplicas de pairs bootstrap da inclinação e do intercepto.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

def draw_bs_pairs_linreg(x, y, size=1):
    """Perform pairs bootstrap for linear regression."""

    # Set up array of indices to sample from: inds
    inds = ____

    # Initialize replicates: bs_slope_reps, bs_intercept_reps
    bs_slope_reps = ____
    bs_intercept_reps = ____

    # Generate replicates
    for i in range(size):
        bs_inds = np.random.choice(____, size=____)
        bs_x, bs_y = x[____], y[____]
        bs_slope_reps[i], bs_intercept_reps[i] = ____

    return bs_slope_reps, bs_intercept_reps
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