เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การสร้าง bootstrap replicates จำนวนมาก

ฟังก์ชัน bootstrap_replicate_1d() จากวิดีโอพร้อมใช้งานใน namespace ของคุณแล้ว ตอนนี้จะได้เขียนฟังก์ชันอีกตัวชื่อ draw_bs_reps(data, func, size=1) ซึ่งทำหน้าที่สร้าง bootstrap replicates จำนวนมากจากชุดข้อมูล ฟังก์ชันนี้จะเป็นประโยชน์อย่างมากในการคำนวณ confidence intervals และในการทดสอบสมมติฐานในภายหลัง

สำหรับข้อมูลอ้างอิง ฟังก์ชัน bootstrap_replicate_1d() แสดงไว้ด้านล่าง:

def bootstrap_replicate_1d(data, func):
    """Generate bootstrap replicate of 1D data."""
    bs_sample = np.random.choice(data, len(data))
    return func(bs_sample)

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Statistical Thinking in Python (ตอนที่ 2)

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • นิยามฟังก์ชันที่มี call signature เป็น draw_bs_reps(data, func, size=1)
    • ใช้ np.empty() เพื่อสร้างอาร์เรย์ชื่อ bs_replicates ที่มีขนาด size สำหรับเก็บ bootstrap replicates ทั้งหมด
    • เขียนลูป for ที่วนซ้ำตาม size และคำนวณ replicate แต่ละตัวโดยใช้ bootstrap_replicate_1d() ดู call signature ของ bootstrap_replicate_1d() ได้จากคำอธิบายแบบฝึกหัดด้านบน แล้วเก็บค่า replicate ไว้ใน index ที่เหมาะสมของ bs_replicates
    • Return อาร์เรย์ bs_replicates ซึ่งได้ดำเนินการส่วนนี้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

def draw_bs_reps(data, func, size=1):
    """Draw bootstrap replicates."""

    # Initialize array of replicates: bs_replicates
    bs_replicates = ____

    # Generate replicates
    for i in ____:
        bs_replicates[i] = ____

    return bs_replicates
แก้ไขและรันโค้ด