Estimare jackknife de bază – media

Reesantionarea jackknife este o procedură mai veche, folosită mai rar față de bootstrap. Cu toate acestea, este util să știi cum să aplici o estimare jackknife de bază. În acest prim exercițiu, vom calcula estimarea jackknife pentru medie. Revenim la fabrica de chei.

Deții o fabrică de chei și vrei să măsori lungimea medie a acestora pentru a te asigura că respectă anumite specificații. Fabrica ta produce mii de chei în fiecare zi, însă măsurarea fiecăreia în parte nu este fezabilă. Ai însă acces la un eșantion reprezentativ de 100 de chei. Să folosim estimarea jackknife pentru a obține lungimile medii.

Examinează variabila wrench_lengths în consolă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Simulare statistică în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Obține un eșantion jackknife lăsând iterativ câte o observație în afara lui wrench_lengths și atribuind rezultatul variabilei jk_sample.
Calculează media lui jk_sample și adaug-o la mean_lengths.
În final, calculează estimarea jackknife mean_lengths_jk ca medie a array-ului mean_lengths.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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))

Editează și rulează codul