ПочатиПочніть безкоштовно

Бутстреп і стандартна похибка

Уявіть Національний парк, де рейнджери щодня ходять пішки, підтримуючи стежки. Вони не завжди йдуть одним і тим самим маршрутом, але записують пройдену відстань і час. Ми хочемо побудувати статистичну модель варіацій щоденної пройденої відстані на основі обмеженої вибірки даних від одного рейнджера.

Ваше завдання — використати бутстреп-перезразкування і, обчислюючи одне середнє для кожної перезразки, створити розподіл середніх, а потім обчислити стандартну похибку як спосіб кількісно оцінити «невизначеність» вибіркової статистики як оцінювача популяційної статистики.

Скористайтеся попередньо завантаженим масивом sample_data з 500 незалежними вимірюваннями пройденої відстані. Поки що ми використовуємо змодельований набір даних, щоб спростити цей урок. Згодом розглянемо реалістичніші дані.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до лінійного моделювання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Призначте sample_data як модель для генеральної сукупності.

  • Повторіть num_resamples разів:

    • Кожного разу використовуйте np.random.choice() для створення bootstrap_sample розміру size=resample_size, взятої з population_model, і вкажіть replace=True.
    • Щоразу обчислюйте та зберігайте вибіркове середнє.

  • Обчисліть і виведіть np.mean() та np.std() для bootstrap_means.

  • Скористайтеся заздалегідь визначеною функцією plot_data_hist() і візуалізуйте розподіл bootstrap_means.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Use the sample_data as a model for the population
population_model = ____

# Resample the population_model 100 times, computing the mean each sample
for nr in range(num_resamples):
    bootstrap_sample = np.random.____(population_model, size=____, replace=____)
    bootstrap_means[nr] = np.____(bootstrap_sample)

# Compute and print the mean, stdev of the resample distribution of means
distribution_mean = np.mean(____)
standard_error = np.std(____)
print('Bootstrap Distribution: center={:0.1f}, spread={:0.1f}'.format(____, ____))

# Plot the bootstrap resample distribution of means
fig = plot_data_hist(____)
Редагувати та запускати код