統計学入門p65 ブートストラップ法の実装

まずはデータを準備します。

import numpy as np
import pandas as pd

from sklearn import datasets

iris_all = datasets.load_iris(as_frame=True)
iris = iris_all['data']
iris_target = iris_all['target']
iris.shape,iris_target.shape

# iris_all.keys()
# iris_all['DESCR']

iris = pd.concat([iris,iris_target],axis=1)
iris_0 = iris.query('target==0')

ブートストラップ法による標本平均の分布のサンプリング

対象 Petal length 花びらの長さ

1. 一様分布に従って乱数を len(iris_0) 個生成

2. そのPetal lengthの平均を標本平均とする

3. 1~2を200回繰り返す

4. 標本平均の分布の様子を観察

cycle = 200
sample_mean_list = []
for i in range(cycle):
    # 1.Generate a uniform random sample from np.arange(len(iris_0)) of size 50:
    random_numbers = np.random.choice(len(iris_0), len(iris_0))
    # 2.
    sample = iris_0.iloc[random_numbers]
    sample_mean = np.mean(sample['petal length (cm)'])
    sample_mean_list.append(sample_mean)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
plt.hist(sample_mean_list)

結果は以下の通り。単純で強力な手法だなと思いました。詳しくは統計検定準１級の内容らしいの今回はここまで。