BaşlayınÜcretsiz başlayın

Diğer istatistiklerin bootstrap tekrarları

Önceki bir egzersizde, ortalamanın Normal dağıldığını görmüştük. Bu durum diğer istatistikler için her zaman geçerli değil, ama sorun değil: bir hacker olarak her zaman bootstrap tekrarları alabiliriz! Bu egzersizde, Sheffield Hava 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 verilmiştir:

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 10000 bootstrap tekrarı çiz ve bunları draw_bs_reps() fonksiyonunla üret. İpucu: Varyansı hesaplamak için np.var geçir.
  • Varyans tekrarlarını (bs_replicates) birimlerin kullanışlı olması için kare santimetre cinsine çevirmek üzere 100'e böl.
  • bs_replicates için normed=True anahtar argümanı ve 50 bin kullanarak bir histogram oluştur.

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