Khoảng tin cậy bootstrap

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

Hàm tạo bản sao 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

Nhiều bản sao bootstrap

bs_replicates = np.empty(10000)

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

Vẽ biểu đồ tần suất của bản sao bootstrap

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

Ước lượng bootstrap của trung bình

ch2-2.011.png

Khoảng tin cậy của một thống kê

Nếu lặp lại phép đo nhiều lần, thì p% giá trị quan sát sẽ nằm trong khoảng tin cậy p%.

Khoảng tin cậy bootstrap

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

array([ 299837.,  299868.])

ch2-2.016.png

Cùng luyện tập nào!

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)