BaşlayınÜcretsiz başlayın

Diğer istatistiklerin bootstrap tekrarları

Önceki bir egzersizde, ortalamanın Normal dağıldığını görmüştük. Bu, diğer istatistikler için her zaman geçerli olmayabilir; ama sorun değil: birer hacker olarak her zaman bootstrap tekrarları alabiliriz! Bu egzersizde, Sheffield Hava Durumu İstasyonu'ndaki yıllık yağışın varyansı için bootstrap tekrarları üretecek ve tekrarların histogramını çizeceksin.

Burada, birkaç egzersiz önce tanımladığın draw_bs_reps() fonksiyonunu kullanacaksın. Başvurman için aşağıda verildi:

def draw_bs_reps(data, func, size=1):
    """Draw bootstrap replicates."""
    # Initialize array of replicates
    bs_replicates = np.empty(size)
    # Generate replicates
    for i in range(size):
        bs_replicates[i] = bootstrap_replicate_1d(data, func)
    return bs_replicates

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 2)

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • rainfall veri kümesinde saklanan yıllık yağışın varyansı için draw_bs_reps() fonksiyonunu kullanarak 10000 bootstrap tekrarı üret. İpucu: Varyansı hesaplamak için np.var geçir.
  • Varyans tekrarlarını (bs_replicates) kolaylık olması için birimi santimetrekare olacak şekilde 100'e böl.
  • bs_replicates için density=True anahtar argümanını ve 50 kutuyu (bin) kullanarak bir histogram çiz.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Generate 10,000 bootstrap replicates of the variance: bs_replicates
bs_replicates = ____

# Put the variance in units of square centimeters
____

# Make a histogram of the results
_ = plt.hist(____, ____, ____)
_ = plt.xlabel('variance of annual rainfall (sq. cm)')
_ = plt.ylabel('PDF')

# Show the plot
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır