쌍 부트스트랩

Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

비모수 추론

데이터의 근간이 되는 모형이나 분포에 대해 가정하지 않습니다

2008년 미국 경합주 선거 결과

ch2-3.004.png

¹ Data.gov에서 수집(https://www.data.gov/)

선형회귀를 위한 쌍 부트스트랩

데이터를 쌍으로 재표집합니다
재표집한 데이터로 기울기와 절편을 계산합니다
각 기울기와 절편이 부트스트랩 복제입니다
복제의 분위수로 신뢰구간을 계산합니다

쌍 부트스트랩 표본 생성

np.arange(7)

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])

inds = np.arange(len(total_votes))

bs_inds = np.random.choice(inds, len(inds))

bs_total_votes = total_votes[bs_inds]
bs_dem_share = dem_share[bs_inds]

쌍 부트스트랩 복제 계산

bs_slope, bs_intercept = np.polyfit(bs_total_votes, 
                                    bs_dem_share, 1)

bs_slope, bs_intercept

(3.9053605692223672e-05, 40.387910131803025)

np.polyfit(total_votes, dem_share, 1)  # 원본에 대한 적합

array([  4.03707170e-05,   4.01139120e+01])

2008년 미국 경합주 선거 결과

ch2-3.022.png

¹ Data.gov에서 수집(https://www.data.gov/)

연습해 봅시다!

Python으로 하는 통계적 사고 (2부)