ПочатиПочніть безкоштовно

Бутстреп проти нормальності

Ви вже бачили результати бутстрепного довірчого інтервалу для коефіцієнта кореляції Пірсона R. А як щодо типових ситуацій, наприклад побудови довірчого інтервалу для середнього? Чому варто використати бутстрепний довірчий інтервал замість «нормального» довірчого інтервалу з stats.norm?

Для вас завантажено DataFrame з інвестиціями венчурних фондів (investments_df), а також пакети pandas як pd, NumPy як np і stats зі SciPy.

Ця вправа є частиною курсу

Основи інференції в Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)
Редагувати та запускати код