Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tạo nhiều bản sao bootstrap

Hàm bootstrap_replicate_1d() từ video đã có sẵn trong namespace của bạn. Giờ bạn sẽ viết một hàm khác, draw_bs_reps(data, func, size=1), để tạo nhiều bản sao bootstrap từ bộ dữ liệu. Hàm này sẽ rất hữu ích khi bạn tính khoảng tin cậy và sau này khi bạn làm kiểm định giả thuyết.

Để bạn tham khảo, hàm bootstrap_replicate_1d() được cung cấp bên dưới:

def bootstrap_replicate_1d(data, func):
    """Generate bootstrap replicate of 1D data."""
    bs_sample = np.random.choice(data, len(data))
    return func(bs_sample)

Bài tập này là một phần của khóa học

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Định nghĩa một hàm với chữ ký gọi draw_bs_reps(data, func, size=1).
    • Dùng np.empty() để khởi tạo một mảng tên bs_replicates có kích thước size để chứa tất cả các bản sao bootstrap.
    • Viết vòng lặp for chạy từ 0 đến size và tính một bản sao bằng bootstrap_replicate_1d(). Tham khảo mô tả bài tập ở trên để xem chữ ký hàm của bootstrap_replicate_1d(). Lưu bản sao vào chỉ số tương ứng trong bs_replicates.
    • Trả về mảng các bản sao bs_replicates. Phần này đã được làm sẵn cho bạn.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

def draw_bs_reps(data, func, size=1):
    """Draw bootstrap replicates."""

    # Initialize array of replicates: bs_replicates
    bs_replicates = ____

    # Generate replicates
    for i in ____:
        bs_replicates[i] = ____

    return bs_replicates
Chỉnh sửa và Chạy Mã