Tạo bản lặp bootstrap

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

Đo tốc độ ánh sáng của Michelson

ch2-1.002.png

1 Dữ liệu: Michelson, 1880
Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Lấy mẫu lại một mảng

ch2-1.004.png

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Lấy mẫu lại một mảng

ch2-1.005.png

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Lấy mẫu lại một mảng

ch2-1.006.png

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Lấy mẫu lại một mảng

ch2-1.007.png

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Lấy mẫu lại một mảng

ch2-1.008.png

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Lấy mẫu lại một mảng

ch2-1.009.png

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Lấy mẫu lại một mảng

ch2-1.010.png

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Trung bình các phép đo của Michelson sau khi lấy mẫu lại

ch2-1.011.png

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Bootstrapping

  • Dùng dữ liệu lấy mẫu lại để suy luận thống kê
Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Mẫu bootstrap

  • Một mảng dữ liệu đã lấy mẫu lại
Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Bản lặp bootstrap

  • Thống kê tính từ một mảng đã lấy mẫu lại
Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Bộ máy lấy mẫu lại: np.random.choice()

import numpy as np
np.random.choice([1,2,3,4,5], size=5)
array([5, 3, 5, 5, 2])
Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Tính một bản lặp 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
Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Hãy luyện tập!

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Preparing Video For Download...