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Gerando muitos replicados bootstrap

A função bootstrap_replicate_1d() do vídeo está disponível no seu namespace. Agora você vai escrever outra função, draw_bs_reps(data, func, size=1), que gera muitos replicados bootstrap a partir do conjunto de dados. Esta função será útil para você várias e várias vezes ao calcular intervalos de confiança e, mais adiante, quando fizer testes de hipótese.

Para sua referência, a função bootstrap_replicate_1d() é fornecida abaixo:

def bootstrap_replicate_1d(data, func):
    """Generate bootstrap replicate of 1D data."""
    bs_sample = np.random.choice(data, len(data))
    return func(bs_sample)

Este exercício faz parte do curso

Pensamento Estatístico em Python (Parte 2)

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Instruções do exercício

  • Defina uma função com assinatura draw_bs_reps(data, func, size=1).
    • Usando np.empty(), inicialize um array chamado bs_replicates de tamanho size para armazenar todos os replicados bootstrap.
    • Escreva um laço for que percorra size e compute um replicado usando bootstrap_replicate_1d(). Consulte a descrição do exercício acima para ver a assinatura da função bootstrap_replicate_1d(). Armazene o replicado no índice apropriado de bs_replicates.
    • Retorne o array de replicados bs_replicates. Isso já foi feito para você.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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
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