BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Ortanca için Jackknife güven aralığı

Bu egzersizde, standart olmayan bir tahminci için jackknife %95 GA'yı hesaplayacağız. Burada ortancaya bakacağız. Jackknife tahmincisinin varyansının, n orijinal örnekteki gözlem sayısı olmak üzere, tek tek jackknife örneklem tahminlerinin varyansının n-1 katı olduğunu aklında tut.

Anahtar fabrikasına dönersek, artık anahtarların tolerans dahilinde olduğundan emin olmak için, ortalama değil, anahtarların ortanca uzunluğunu ve buna ait %95 GA'yı tahmin etmekle ilgileniyorsun.

Bir önceki egzersizdeki koda geri dönelim ama bu kez ortanca uzunluklar bağlamında. Bu egzersizin sonunda, standart olmayan tahminciler için güven aralıklarını hesaplamak üzere jackknife yeniden örneklemeyi nasıl kullanacağına dair çok daha net bir fikrin olacak.

Bu egzersiz

Python'da İstatistiksel Benzetim

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Her bir jackknife örnekleminin ortanca uzunluğunu median_lengths listesine ekle.
  • median_length için jackknife tahmininin ortalamasını hesapla ve jk_median_length değişkenine ata.
  • 1.96*np.sqrt(jk_var) kullanarak ortanca için üst %95 güven aralığını jk_upper_ci ve alt %95 güven aralığını jk_lower_ci olarak hesapla.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Leave one observation out to get the jackknife sample and store the median length
median_lengths = []
for i in range(n):
    jk_sample = wrench_lengths[index != i]
    median_lengths.append(____)

median_lengths = np.array(median_lengths)

# Calculate jackknife estimate and it's variance
jk_median_length = ____
jk_var = (n-1)*np.var(median_lengths)

# Assuming normality, calculate lower and upper 95% confidence intervals
jk_lower_ci = jk_median_length - ____
jk_upper_ci = jk_median_length + ____
print("Jackknife 95% CI lower = {}, upper = {}".format(jk_lower_ci, jk_upper_ci))
Kodu Düzenle ve Çalıştır