Generar réplicas bootstrap

Pensamiento estadístico en Python (Parte 2)

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

Mediciones de la velocidad de la luz de Michelson

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1 Data: Michelson, 1880
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Re-muestrear un array

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Re-muestrear un array

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Re-muestrear un array

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Pensamiento estadístico en Python (Parte 2)

Re-muestrear un array

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Re-muestrear un array

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Re-muestrear an array

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Re-muestrear un array

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Media de las mediciones re-muestreadas de Michelson

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Bootstrapping

  • Uso de datos re-muestreados para hacer inferencia estadística
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Muestra bootstrap

  • Un array re-muestreado de los datos
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Réplica bootstrap

  • Una estadística calculada a partir de un array re-muestreado
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Motor de re-muestreo: np.random.choice()

import numpy as np
np.random.choice([1,2,3,4,5], size=5)

array([5, 3, 5, 5, 2])
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Calcular una réplica bootstrap

bs_sample = np.random.choice(michelson_speed_of_light,
                             size=100)

np.mean(bs_sample)

299847.79999999999

np.median(bs_sample)

299845.0

np.std(bs_sample)

83.564286025729331
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¡Vamos a practicar!

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