基于重抽样的Python推理
项目描述
基于数据重采样和排列的Python重采样推理
此软件包由Daniel Saxton创建，现在由Hans Dembinski维护。
功能
示例
我们对算术平均值的不确定性进行自助法，这是期望的估计量。在这种情况下，我们已知计算此不确定性的公式，可以将其与自助法结果进行比较。更复杂的示例可以在文档中找到。
from resample.bootstrap import variance
import numpy as np
# data
d = [1, 2, 6, 3, 5]
# this call is all you need
stdev_of_mean = variance(np.mean, d) ** 0.5
print(f"bootstrap {stdev_of_mean:.2f}")
print(f"exact {np.std(d) / len(d) ** 0.5:.2f}")
# bootstrap 0.82
# exact 0.83令人惊奇的是，自助法对于任意复杂的估计量都同样有效。当样本量较小时，自助法通常也能提供良好的结果。
安装
您可以使用pip进行安装。
pip install resample
下载文件
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源分发
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构建分发
resample-1.10.0-py3-none-any.whl （20.3 kB 查看哈希）
