밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

from Scratch

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15.7

계수의 표준 오차

계수의 표준 오차를 추정할 때도 부트스트랩을 적용할 수 있다. 주어진 데이터

를

bootstrap_sample

함수에 반복적으로 넣어서 표본을 생성하고, 각각의 표본

으로부터

beta

를 추정해 볼 수 있다. 예를 들어 모든 표본 데이터에서 친구 수에

해당되는 독립 변수의 계수가 크게 변하지 않는다면 추정된 계수가 꽤 정확하

다고 볼 수 있다. 하지만 만약 계수가 표본에 따라 크게 변한다면 추정된 계수를

그다지 신뢰할 수 없다.

이 과정에서 한 가지 유의해야 할 점은 하나의 데이터에 속하는

x

와

y

를

zip

으

로 묶어서 짝이 되는 독립 변수와 종속 변수가 함께 추출될 수 있게 해줘야 한다

는 점이다. 즉,

bootstrap_sample

은

(x_i, y_i)

형태의 리스트를 반환해 줄 것이

다. 그리고 반환된 데이터를

x_sample

과

y_sample

로 다시 나눠 줘야 한다.

from typing import Tuple

import datetime

def estimate

_

sample

_

beta(pairs: List[Tuple[Vector, float]]):

x

_

sample = [x for x,

_

in pairs]

y

_

sample = [y for

_

, y in pairs]

beta = least ...