Построение бутстрэп-распределения
Процесс построения бутстрэп-распределения похож на построение выборочного распределения — отличается только первый шаг.
Для выборочного распределения вы берёте генеральную совокупность и делаете выборку без возвращения. Для бутстрэп-распределения вы начинаете с уже имеющейся выборки и делаете повторную выборку из неё — с возвращением. Дальнейшие шаги совпадают: вычислите интересующую сводную статистику на основе выборки или повторной выборки, затем повторите процесс множество раз. В обоих случаях распределение можно визуализировать в виде гистограммы.
Здесь spotify_sample — это подмножество набора данных spotify_population. Чтобы было удобнее наблюдать за тем, как работает повторная выборка, добавлен столбец индекса строк 'index', а из столбцов оставлены только имя исполнителя, название песни и danceability.
spotify_sample доступен; библиотеки pandas, numpy и matplotlib.pyplot загружены со стандартными псевдонимами.
Это упражнение является частью курса
Выборка в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Generate 1 bootstrap resample
spotify_1_resample = ____
# Print the resample
print(spotify_1_resample)