Generowanie replik bootstrap

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

Pomiary prędkości światła Michelsona

ch2-1.002.png

1 Dane: Michelson, 1880
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Próbkowanie tablicy

ch2-1.004.png

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Próbkowanie tablicy

ch2-1.005.png

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Próbkowanie tablicy

ch2-1.006.png

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Próbkowanie tablicy

ch2-1.007.png

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Próbkowanie tablicy

ch2-1.008.png

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Próbkowanie tablicy

ch2-1.009.png

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Próbkowanie tablicy

ch2-1.010.png

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Średnia z próbek Michelsona

ch2-1.011.png

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Bootstrapping

  • Wykorzystanie danych z próbkowania do wnioskowania statystycznego
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Próbka bootstrap

  • Tablica danych uzyskana przez próbkowanie ze zwracaniem
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Replika bootstrap

  • Statystyka obliczona z próbki bootstrap
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Silnik próbkowania: np.random.choice()

import numpy as np
np.random.choice([1,2,3,4,5], size=5)
array([5, 3, 5, 5, 2])
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Obliczanie repliki 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
Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Czas na ćwiczenia!

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Preparing Video For Download...