Bootstrap ile normallik karşılaştırması
Pearson'ın R'si için bir bootstrap güven aralığının sonuçlarını gördün. Peki ya ortalama için güven aralığı oluşturmak gibi yaygın durumlar? Neden stats.norm'dan gelen "normal" güven aralığı yerine bootstrap güven aralığını kullanırsın?
Girişim sermayesi şirketlerinden yapılan yatırımları gösteren bir DataFrame (investments_df) senin için yüklendi; ayrıca paketler de yüklü: pandas pd olarak, NumPy np olarak ve SciPy'den stats.
Bu egzersiz
Python'da Çıkarımın Temelleri
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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)