ÎncepețiÎncepe gratuit

Replici bootstrap pentru alte statistici

Într-un exercițiu anterior, am văzut că media urmează o distribuție normală. Acest lucru nu este valabil neapărat și pentru alte statistici, dar nu-i nicio problemă: ca hackeri, putem oricând genera replici bootstrap! În acest exercițiu, vei genera replici bootstrap pentru varianța precipitațiilor anuale de la Stația Meteorologică Sheffield și vei reprezenta histograma acestor replici.

Aici vei folosi funcția draw_bs_reps() pe care ai definit-o cu câteva exerciții în urmă. Este furnizată mai jos pentru referință:

def draw_bs_reps(data, func, size=1):
    """Draw bootstrap replicates."""
    # Initialize array of replicates
    bs_replicates = np.empty(size)
    # Generate replicates
    for i in range(size):
        bs_replicates[i] = bootstrap_replicate_1d(data, func)
    return bs_replicates

Acest exercițiu face parte din cursul

Gândire statistică în Python (Partea 2)

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Generează 10000 replici bootstrap ale varianței precipitațiilor anuale, stocate în setul de date rainfall, folosind funcția draw_bs_reps(). Indiciu: Transmite np.var pentru calculul varianței.
  • Împarte replicile varianței (bs_replicates) la 100 pentru a exprima varianța în centimetri pătrați, pentru ușurință.
  • Creează o histogramă a bs_replicates folosind argumentul density=True și 50 de intervale.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Generate 10,000 bootstrap replicates of the variance: bs_replicates
bs_replicates = ____

# Put the variance in units of square centimeters
____

# Make a histogram of the results
_ = plt.hist(____, ____, ____)
_ = plt.xlabel('variance of annual rainfall (sq. cm)')
_ = plt.ylabel('PDF')

# Show the plot
plt.show()
Editează și rulează codul