1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Eșantionare în Python
Connected

exercițiu

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.

Instrucțiuni 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Generează un singur reeșantion bootstrap din spotify_sample.