Generarea unei distribuții bootstrap
Procesul de generare a unei distribuții bootstrap este similar cu cel de generare a unei distribuții de eșantionare; doar primul pas este diferit.
Pentru a construi o distribuție de eșantionare, pornești de la populație și eșantionezi fără înlocuire. Pentru a construi o distribuție bootstrap, pornești de la un eșantion și eșantionezi din acesta cu înlocuire. După aceea, pașii sunt identici: calculezi statistica de interes pe acel eșantion/reeșantion, apoi reiei procesul de multe ori. În ambele cazuri, poți vizualiza distribuția cu o histogramă.
Aici, spotify_sample este un subset al setului de date spotify_population. Pentru a înțelege mai ușor cum funcționează reeșantionarea, s-a adăugat o coloană de index numită 'index', iar din coloane au fost păstrate doar numele artistului, numele melodiei și danceability.
spotify_sample este disponibil; pandas, numpy și matplotlib.pyplot sunt încărcate cu aliasurile lor uzuale.
Acest exercițiu face parte din cursul
Eșantionare în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Generate 1 bootstrap resample
spotify_1_resample = ____
# Print the resample
print(spotify_1_resample)