Intervalli di confidenza bootstrap
Casi di studio nel pensiero statistico
Justin Bois
Lecturer, Caltech
L'EDA è il primo passo
"L'analisi esplorativa dei dati non può raccontare tutta la storia, ma nulla può sostituirla come pietra angolare, come primo passo."
--John Tukey
ECDF delle durate dei periodi attivi
1 Dati gentilmente forniti da Avni Gandhi, Grigorios Oikonomou e David Prober, Caltech
Valore ottimale del parametro
- Valore ottimale del parametro: Il valore del parametro di una distribuzione di probabilità che descrive meglio i dati
- Parametro ottimale per la distribuzione Esponenziale: Calcolato dalla media dei dati
np.mean(nuclear_incident_times)
87.140350877192986
1 Fonte dati: Wheatley, Sovacool e Sornette, Nuclear Events Database
Campione bootstrap
Un array r/campionato dei dati
# Resample nuclear_incident_times with replacement
bs_sample = np.random.choice(
nuclear_incident_times,
replace=True,
size=len(inter_times)
)
Repliche bootstrap
1 Fonte dati: Wheatley, Sovacool e Sornette, Nuclear Events Database
Repliche bootstrap
1 Fonte dati: Wheatley, Sovacool e Sornette, Nuclear Events Database
Repliche bootstrap
1 Fonte dati: Wheatley, Sovacool e Sornette, Nuclear Events Database
Repliche bootstrap
1 Fonte dati: Wheatley, Sovacool e Sornette, Nuclear Events Database
Repliche bootstrap
Replica bootstrap: Statistica calcolata da un campione bootstrap
dcst.draw_bs_reps()
Funzione per estrarre repliche bootstrap da un insieme di dati
# Draw 10000 replicates of the mean from
# nuclear_incident_times
bs_reps = dcst.draw_bs_reps(
nuclear_incident_times, np.mean, size=10000
)
L'intervallo di confidenza bootstrap
1 Fonte dati: Wheatley, Sovacool e Sornette, Nuclear Events Database
L'intervallo di confidenza bootstrap
Se ripetessimo le misure più e più volte, p% dei valori osservati cadrebbe nell'intervallo di confidenza al p%
L'intervallo di confidenza bootstrap
np.percentile(bs_reps, [2.5, 97.5])
array([ 73.31505848, 102.39181287])
