1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)
Connected

Bài tập

Bootstrap cho các thống kê khác

Ở một bài tập trước, ta đã thấy trung bình có phân phối Chuẩn. Điều này không nhất thiết đúng với các thống kê khác, nhưng đừng lo: với tư duy hacker, bạn luôn có thể tạo các bản sao bootstrap! Trong bài này, bạn sẽ tạo các bản sao bootstrap cho phương sai của lượng mưa hằng năm tại Trạm thời tiết Sheffield và vẽ biểu đồ histogram của các bản sao đó.

Tại đây, bạn sẽ sử dụng hàm draw_bs_reps() mà bạn đã định nghĩa vài bài trước. Hàm được cung cấp bên dưới để bạn tham khảo:

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

Hướng dẫn

100 XP
  • Vẽ 10000 bản sao bootstrap của phương sai lượng mưa hằng năm, lưu trong tập dữ liệu rainfall, bằng hàm draw_bs_reps() của bạn. Gợi ý: Truyền vào np.var để tính phương sai.
  • Chia các bản sao phương sai (bs_replicates) cho 100 để quy đổi phương sai sang đơn vị cm vuông cho tiện.
  • Vẽ histogram của bs_replicates dùng đối số normed=True và 50 bins.