НачатьНачать бесплатно

Бутстрэп и нормальность

Вы уже видели результаты построения доверительного интервала методом бутстрэпа для коэффициента Пирсона. Но как насчёт типичных задач — например, построения доверительного интервала для среднего значения? Когда стоит использовать бутстрэп-интервал вместо «нормального» доверительного интервала из stats.norm?

Для вас загружен DataFrame с данными об инвестициях венчурных фондов (investments_df), а также пакеты pandas как pd, NumPy как np и stats из SciPy.

Это упражнение является частью курса

Основы статистического вывода на Python

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Select just the companies in the Analytics market
analytics_df = ____[____ == 'Analytics']

# Confidence interval using the stats.norm function
norm_ci = stats.norm.____(alpha=____,
                         loc=____,
                         scale=____.std() / np.___(____))

# Construct a bootstrapped confidence interval
bootstrap_ci = stats.bootstrap(data=(____, ),
                              statistic=np.____)

print('Normal CI:', norm_ci)
print('Bootstrap CI:', bootstrap_ci.confidence_interval)
Редактировать и запускать код