Incertezza del modello e distribuzioni campionarie

Introduzione alla modellazione lineare in Python

Jason Vestuto

Data Scientist

Popolazione non disponibile

Istogramma: conteggio giorni vs intervalli di temperatura, Massime giornaliere in agosto

Il campione come modello della popolazione

2 istogrammi, uno per il campione e uno per la popolazione, entrambi di conteggio giorni normalizzato vs intervalli di temperatura; le barre del campione hanno altezze simili a quelle della popolazione

Statistica campionaria

Istogramma per un campione: conteggio giorni vs intervalli di temperatura

Bootstrap (ricampionamento)

Grafico con 3 istogrammi, uno per ciascuno di tre campioni, ognuno con centro spostato rispetto agli altri, su assi conteggio giorni vs intervalli di temperatura

Distribuzione di ricampionamento

Istogramma delle medie, su assi conteggi di campioni vs intervalli di temperatura media

Bootstrap in codice

# Usa il campione come modello della popolazione
population_model = august_daily_highs_for_2017

# Simula acquisizioni ripetute ricampionando il "modello"
for nr in range(num_resamples):
    bootstrap_sample = np.random.choice(population_model, size=resample_size, replace=True)
    bootstrap_means[nr] = np.mean(bootstrap_sample)

# Calcola la media della distribuzione bootstrap delle medie
estimate_temperature = np.mean(bootstrap_means)

# Calcola la deviazione standard della distribuzione bootstrap delle medie
estimate_uncertainty = np.std(bootstrap_means)

Replacement

# Define the sample of notes
sample = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']

# Replace = True, repeats are allowed
bootstrap_sample = np.random.choice(sample, size=4, replace=True)
print(bootstrap_sample)

C C F G

Sostituzione

# replace = False
bootstrap_sample = np.random.choice(sample, size=4, replace=False)
print(bootstrap_sample)

C G A F

# replace = True, sono ammessi campioni più lunghi
bootstrap_sample = np.random.choice(sample, size=16, replace=True)
print(bootstrap_sample)

C C F G C G A E F D G B B A E C

Esercitiamoci!

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