Bootstrapping

[Code1010]

Hallo,

ich habe eine Frage zu einer Bootstrapping Aufgabe

Aufgabe:
Schreiben Sie eine Funktion,

die eine Liste von Zahlen als Eingabe übernimmt
die ihren Mittelwert berechnet
die den Mittelwert 1000 Mal wiederholt/bootstrapped
und schließlich eine eine Liste mit drei Elementen zurückgibt ( den Mittelwert sowie die untere und obere Grenze des 95%-Konfidenzintervalls des bootstrapped-Mittelwerts).

Ich weiß nicht wie ich das angehe.

Vielen Dank im Voraus

[__blackjack__]

@Code1010: Wo liegt denn das konkrete Problem? Und wie ist Dein Kenntnisstand a) in Python und b) bezüglich der Mathematik (Mittelwert, Bootstrapping-Verfahren, Konfidenzintervall, …). Sollst/darfst Du externe Bibliotheken verwenden?

So ganz allgemein wäre der Anfang das Tutorial in der Python-Dokumentation.

[Code1010]

meine Idee war

def bootstrap(input_list):
output_list = []
for i in range(1000):
data = df.sample(n=len(df),replace=True)
output_list.append(pearsonr(data)[0])
mean = sum(output_list) / len(output_list)
lower_bound = round(np.percentile(output_list,2.5),2)
upper_bound = round(np.percentile(output_list,97.5),2)
return [mean, lower_bound, upper_bound]

example_list = [3,4,7,3,2,6]
bootstrap(example_list)

[__blackjack__]

@Code1010: Wo wird denn da etwas mit `input_list` gemacht? Wo kommen`df` und `np` her und welche Werte haben die? Und warum machst Du nichts mit dem Rückgabewert der Funktion?