Intervalos de confianza con bootstrap

Pensamiento estadístico en Python (Parte 2)

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

Función de réplicas bootstrap

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

bootstrap_replicate_1d(michelson_speed_of_light, np.mean)

299859.20000000001

bootstrap_replicate_1d(michelson_speed_of_light, np.mean)

299855.70000000001

bootstrap_replicate_1d(michelson_speed_of_light, np.mean)

299850.29999999999

Muchas réplicas bootstrap

bs_replicates = np.empty(10000)

for i in range(10000):
    bs_replicates[i] = bootstrap_replicate_1d(
                  michelson_speed_of_light, np.mean)

Trazar un histograma de réplicas bootstrap

_ = plt.hist(bs_replicates, bins=30, density=True)
_ = plt.xlabel('mean speed of light (km/s)')
_ = plt.ylabel('PDF')
plt.show()

Estimación bootstrap de la media

ch2-2.011.png

Intervalo de confianza de una estadística

Si repitiéramos las mediciones una y otra vez, el p% de los valores observados caería dentro del intervalo de confianza del p%.

Intervalo de confianza bootstrap

conf_int = np.percentile(bs_replicates, [2.5, 97.5])

array([ 299837.,  299868.])

ch2-2.016.png

¡Vamos a practicar!

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