НачатьНачать бесплатно

Визуализация бутстрэп-выборок

В этом упражнении вы будете генерировать бутстрэп-выборки на основе данных о годовом количестве осадков, зафиксированных на метеостанции Шеффилда (Великобритания) в период с 1883 по 2015 год. Данные хранятся в массиве NumPy rainfall в миллиметрах (мм). Графическое отображение бутстрэп-выборок с помощью ECDF поможет вам наглядно увидеть, как бутстрэппинг позволяет описывать данные в вероятностных терминах.

Это упражнение является частью курса

Статистическое мышление на Python (часть 2)

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Напишите цикл for, который сгенерирует 50 бутстрэп-выборок из данных об осадках и построит их ECDF.
    • Используйте np.random.choice(), чтобы сгенерировать бутстрэп-выборку из массива NumPy rainfall. Убедитесь, что параметр size соответствует len(rainfall).
    • Примените функцию ecdf(), написанную вами в предыдущем курсе, чтобы получить значения x и y для ECDF бутстрэп-выборки bs_sample.
    • Постройте график значений ECDF. Укажите color='gray' (для серых точек) и alpha=0.1 (для полупрозрачности, поскольку графиков будет много) вместе с аргументами marker='.' и linestyle='none'.
  • Примените ecdf() к массиву rainfall, чтобы получить значения x и y для ECDF исходных данных об осадках.
  • Постройте график значений ECDF для исходных данных.
  • Нажмите «Отправить ответ», чтобы увидеть результат!

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

for _ in range(50):
    # Generate bootstrap sample: bs_sample
    bs_sample = ____(____, size=____)

    # Compute and plot ECDF from bootstrap sample
    x, y = ____
    _ = plt.plot(____, ____, ____='.', ____='none',
                 ____='gray', ____=0.1)

# Compute and plot ECDF from original data
x, y = ____
_ = plt.plot(____, ____, ____='.')

# Make margins and label axes
plt.margins(0.02)
_ = plt.xlabel('yearly rainfall (mm)')
_ = plt.ylabel('ECDF')

# Show the plot
plt.show()
Редактировать и запускать код