Corelația dintre datele descendenților și ale părinților
Pentru a cuantifica corelația dintre adâncimea ciocului descendenților și a părinților, dorim să calculăm statistici precum coeficientul de corelație Pearson între părinți și descendenți. Pentru a obține intervale de încredere, trebuie să aplicăm bootstrap pe perechi.
Ai scris deja o funcție care realizează bootstrap pe perechi pentru a obține estimări ale parametrilor derivați din regresia liniară. Sarcina ta în acest exercițiu este să creezi o nouă funcție cu semnătura draw_bs_pairs(x, y, func, size=1), care efectuează bootstrap pe perechi și calculează o singură statistică pe eșantioanele de perechi definite. Statistica de interes se calculează apelând func(bs_x, bs_y). În exercițiul următor, vei folosi pearson_r pentru func.
Acest exercițiu face parte din cursul
Gândire statistică în Python (Partea 2)
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Configurează un tablou de indici din care să eșantionezi. (Ține minte că, la bootstrap pe perechi, alegem aleatoriu indici și îi folosim pentru a obține perechile.)
- Inițializează tabloul de replici bootstrap. Acesta trebuie să fie un tablou unidimensional de lungime
size. - Scrie o buclă
forpentru a extrage eșantioanele. - Alege aleatoriu indici din tabloul de indici configurat anterior.
- Extrage valorile
xși valorileydin tabloul de intrare folosind indicii tocmai aleși, pentru a genera un eșantion bootstrap. - Folosește
funcpentru a calcula statistica de interes din eșantioanele bootstrap ale luixșiyși stocheaz-o în tabloul tău de replici bootstrap. - Returnează tabloul de replici bootstrap.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
def draw_bs_pairs(x, y, func, size=1):
"""Perform pairs bootstrap for a single statistic."""
# Set up array of indices to sample from: inds
inds = ____
# Initialize replicates: bs_replicates
bs_replicates = ____
# Generate replicates
for i in range(size):
bs_inds = ____
bs_x, bs_y = ____
bs_replicates[i] = ____
return bs_replicates