產生自助法重抽樣複本

Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

Michelson 的光速量測

第 2 章圖 1.002

1 資料:Michelson,1880 年
Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

陣列重抽樣

第 2 章圖 1.004

Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

陣列重抽樣

第 2 章圖 1.005

Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

陣列重抽樣

第 2 章圖 1.006

Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

陣列重抽樣

第 2 章圖 1.007

Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

陣列重抽樣

第 2 章圖 1.008

Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

陣列重抽樣

第 2 章圖 1.009

Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

陣列重抽樣

第 2 章圖 1.010

Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

重抽樣後的 Michelson 平均值

第 2 章圖 1.011

Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

自助法(Bootstrapping)

  • 用重抽樣資料做統計推論
Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

自助法樣本(Bootstrap sample)

  • 由資料重抽樣得到的陣列
Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

自助法複本(Bootstrap replicate)

  • 以重抽樣陣列計算出的統計量
Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

重抽樣引擎:np.random.choice()

import numpy as np
np.random.choice([1,2,3,4,5], size=5)
array([5, 3, 5, 5, 2])
Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

計算自助法複本

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
Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

一起來練習吧!

Statistical Thinking in Python(第 2 部分)

Preparing Video For Download...