十一、估计

原文:Estimation

译者:飞龙

协议:CC BY-NC-SA 4.0

自豪地采用谷歌翻译

在前一章中,我们开始开发推断思维的方法。特别是,我们学会了如何使用数据,在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道,某件事情有多大。

例如,在前面的章节中,我们调查了敌人可能拥有的战机数量。在选举年,我们可能想知道有多少选民赞成特定候选人。为了评估目前的经济状况,我们可能会对美国家庭年收入的中位数感兴趣。

在本章中,我们将开发一种估计未知参数的方法。请记住,参数是总体相关的数值。

要弄清参数的值,我们需要数据。如果我们有整个人口的相关数据,我们可以简单地计算参数。

但是,如果人口非常庞大(例如,如果它由美国的所有家庭组成),那么收集整个人口的数据可能过于昂贵和耗时。在这种情况下,数据科学家依赖从人口中随机抽样。

这导致了一个推断问题:如何根据随机样本中的数据,对未知参数做出正确的结论?我们将用推断思维来回答这个问题。

基于随机样本的统计量可能是总体中未知参数的合理估计。例如,你可能希望使用家庭样本的年收入中位数,来估计美国所有家庭的年收入中位数。

但任何统计量的值都取决于样本,样本基于随机抽取。所以每次数据科学家得到了一个基于随机样本的估计,他们都面临一个问题:

“如果样本是不同的,这个估计有多大的不同呢?”

在本章中,你将学习一种回答这个问题的方法。答案将为你提供工具来估算数值参数,并量化估算中的误差量。

我们将以百分位数开始。最有名的百分位数是中位数,通常用于收入数据的摘要。在我们即将开发的估计方法中,其他百分位数也是非常重要的。所以我们一开始要仔细定义百分位数。

百分位数

数值数据可以按照升序或降序排序。因此,数值数据集的值具有等级顺序。百分位数是特定等级的值。

例如,如果你的考试成绩在第 95 个百分位,一个常见的解释是只有 5% 的成绩高于你的成绩。中位数是第 50 个百分位;通常假定数据集中 50% 的值高于中值。

但是,给予百分位一个精确定义,适用于所有等级和所有列表,需要一些谨慎。为了明白为什么,考虑一个极端的例子,一个班级的所有学生在考试中得分为 75 分。那么 75 是中位数的自然候选,但是 50% 的分数高于 75 并不是真的。另外,75 同样是第 95 个或第 25 个百分位数,或任何其他百分位数的自然候选。在定义百分位数时,必须将重复 - 也就是相同的数据值 - 考虑在内。

当相关的索引不明确时,你还必须小心列表到底有多长。例如,10 个值的集合的第 87 个百分位数是多少?有序集合的第 8 个值,还是第 9 个,还是其中的某个位置?

数值的例子

在给出所有百分位数的一般定义之前,我们将把数值集合的第80个百分点定义为集合中的(一定条件的)最小值,它至少与所有值的 80% 一样大。

例如,考虑非洲,南极洲,亚洲,北美洲和南美洲五大洲的大小,四舍五入到最接近的百万平方英里。

  1. sizes = make_array(12, 17, 6, 9, 7)

第 80 个百分位数是(一定条件的)最小值,至少和 80% 的值一样大,也就是五个元素的五分之四。等于 12:

  1. np.sort(sizes)
  2. array([ 6, 7, 9, 12, 17])

第 80 个百分位数是列表中的一个值,也就是 12。你可以看到,80% 的值小于等于它,并且它是列表中满足这个条件的最小值。

与之类似,第 70 个百分位数是该集合中(一定条件的)最小值,至少与 70% 的元素一样大。 现在 5 个元素中的 70% 是“3.5 个元素”,所以第 70 个百分位数是列表中的第 4 个元素。 它是 12,与这些数据的第 80 百分位数相同。

percentile函数

percentile函数接受两个参数:一个 0 到 100 之间的等级,和一个数组。它返回数组相应的百分位数。

  1. percentile(70, sizes)
  2. 12

一般定义

p为 0 到 100 之间的数字。集合的第p个百分位数是集合中的(一定条件)的最小值,它至少与p%的所有值一样大。

通过这个定义,可以计算任何值的集合的任何 0 到 100 之间的百分位数,并且它始终是集合的一个元素。

实际上,假设集合中有n个元素。 要找到第p个百分位数:

  • 对集合升序排序。
  • 计算np%(p/100) * n。叫做k
  • 如果k是一个整数,则取有序集合的第k个元素。
  • 如果k不是一个整数,则将其四舍五入到下一个整数,并采用有序集合的那个元素。

示例

scores_and_sections表包含 359 名学生,每个学生一行。 列是学生的讨论分组和期中分数。

  1. scores_and_sections = Table.read_table('scores_by_section.csv')
  2. scores_and_sections
Section Midterm
1 22
2 12
2 23
2 14
1 20
3 25
4 19
1 24
5 8
6 14

(省略了 349 列)

  1. scores_and_sections.select('Midterm').hist(bins=np.arange(-0.5, 25.6, 1))

十一、估计 - 图1

分数的第 85 个百分位数是多少? 为了使用percentile函数,创建包含期中分数的数组scores,并找到第 85 个百分位数:

  1. scores = scores_and_sections.column(1)
  2. percentile(85, scores)
  3. 22

根据percentile函数,第 85 个百分点数是 22。为了检查这是否符合我们的新定义,我们直接应用定义。

首先,把分数升序排列:

  1. sorted_scores = np.sort(scores_and_sections.column(1))

数组中有 359 个分数。所以下面,计算 359 的 85%,它是 305.15。

  1. 0.85 * 359
  2. 305.15

这不是一个整数。 根据我们的定义,中位数是sorted_scores的第 306 个元素,按 Python 的索引约定,它是数组的第 305 项。

  1. # The 306th element of the sorted array
  2. sorted_scores.item(305)
  3. 22

它和我们通过使用percentile得到的答案一样。以后,我们会仅仅使用percentile

四分位数

数值集合的第一个四分位数是第 25 个百分分数。 这个术语(quartile)来自第一个季度(quarter)。 第二个四分位数是中位数,第三个四分位数是第 75 个百分位数。

对于我们的分数数据,这些值是:

  1. percentile(25, scores)
  2. 11
  3. percentile(50, scores)
  4. 16
  5. percentile(75, scores)
  6. 20

分数的分布有时归纳为“中等 50%”区间,在第一和第三个四分位数之间。

自举法

一个数据科学家正在使用随机样本中的数据来估计未知参数。她使用样本来计算用作估计值的统计量。

一旦她计算出了统计量的观察值,她就可以把它作为她的估计值,然后顺其自然。 但她是一名数据科学家。 她知道她的随机样本只是众多可能的随机样本之一,因此她的估计只是众多合理估算之一。

这些估计的变化有多大? 为了回答这个问题,似乎她需要从总体中抽取另一个样本,并根据新样本计算一个新的估计值。 但是她没有资源来回到总体中,再抽取一个样本。

这个数据科学家看起来好像卡住了。

幸运的是,一个叫做自举法的好主意可以帮助她。 由于从总体中生成新样本是不可行的,自举法通过称为重采样的方法生成新的随机样本:新样本从原始样本中随机抽取。

在本节中,我们将看到自举法的工作方式和原因。 在本章的其余部分,我们将使用自举法进行推理。

旧金山市的雇员薪资

SF OpenData 是一个网站,旧金山市和县在上面公开提供他们的一些数据。 其中一个数据集包含城市雇员的薪资数据。 其中包括市营医院的医疗专业人员,警察,消防员,运输工人,民选官员以及市内所有其他雇员。

2015 日历年的薪资数据见表sf2015

  1. sf2015 = Table.read_table('san_francisco_2015.csv')
  2. sf2015
Year Type Year Organization Group Code Organization Group Department Code Department Union Code Union Job Family Code Job Family Job Code Job Employee Identifier Salaries Overtime Other Salaries Total Salary Retirement Health/Dental Other Benefits Total Benefits Total Compensation
Calendar 2015 2 Public Works, Transportation & Commerce WTR PUC Water Department 21 Prof & Tech Engineers - Miscellaneous, Local 21 2400 Lab, Pharmacy & Med Techs 2481 Water Qualitytech I/II 21538 82146 0 0 82146 16942.2 12340.9 6337.73 35620.8 117767
Calendar 2015 2 Public Works, Transportation & Commerce DPW General Services Agency - Public Works 12 Carpet, Linoleum and Soft Tile Workers, Local 12 7300 Journeyman Trade 7393 Soft Floor Coverer 5459 32165.8 973.19 848.96 33987.9 0 4587.51 2634.42 7221.93 41209.8
Calendar 2015 4 Community Health DPH Public Health 790 SEIU - Miscellaneous, Local 1021 1600 Payroll, Billing & Accounting 1636 Health Care Billing Clerk 2 41541 71311 5757.98 0 77069 14697.6 12424.5 6370.06 33492.2 110561
Calendar 2015 4 Community Health DPH Public Health 351 Municipal Executive Association - Miscellaneous 0900 Management 2620 Food Service Mgr Administrator 26718 28430.2 0 763.07 29193.3 0 4223.14 5208.51 9431.65 38625
Calendar 2015 2 Public Works, Transportation & Commerce MTA Municipal Transportation Agency 790 SEIU - Miscellaneous, Local 1021 8200 Protection & Apprehension 8201 School Crossing Guard 45810 7948.75 0 0 7948.75 0 2873.17 616.24 3489.41 11438.2
Calendar 2015 1 Public Protection POL Police 911 Police Officers’ Association Q000 Police Services Q002 Police Officer 32906 2235 0 0 2235 490.36 286.72 176.57 953.65 3188.65
Calendar 2015 4 Community Health DPH Public Health 791 SEIU - Staff and Per Diem Nurses, Local 1021 2300 Nursing 2328 Nurse Practitioner 7506 187247 0 11704.1 198951 37683.7 12424.5 11221.7 61329.9 260281
Calendar 2015 2 Public Works, Transportation & Commerce MTA Municipal Transportation Agency 253 Transport Workers - Transit Operators, Local 250-A 9100 Street Transit 9163 Transit Operator 36773 66988.5 3512.88 2770.39 73271.8 19127.2 13203 5455.1 37785.3 111057
Calendar 2015 6 General Administration & Finance CAT City Attorney 311 Municipal Attorneys’ Association 8100 Legal & Court 8177 Attorney (Civil/Criminal) 12963 135190 0 1562.5 136752 27501.8 12424.5 10103 50029.3 186781
Calendar 2015 3 Human Welfare & Neighborhood Development DSS Human Services 535 SEIU - Human Services, Local 1021 9700 Community Development 9703 Emp & Training Spec 2 35179 70474.8 147.28 1647.24 72269.3 14650.3 10696.9 5993.11 31340.3 103610

(省略了 42979 行)

共有 42,979 名员工,每个人一行。 有许多列包含市政部门隶属关系的信息,以及员工薪酬方案不同部分的详细信息。 这是对应市长 Ed Lee 的一行。

  1. sf2015.where('Job', are.equal_to('Mayor'))
Year Type Year Organization Group Code Organization Group Department Code Department Union Code Union Job Family Code Job Family Job Code Job Employee Identifier Salaries Overtime Other Salaries Total Salary Retirement Health/Dental Other Benefits Total Benefits Total Compensation
Calendar 2015 6 General Administration & Finance MYR Mayor 556 Elected Officials 1100 Administrative & Mgmt (Unrep) 1190 Mayor 22433 288964 0 0 288964 58117 12424.5 20293 90834.5 379798

我们要研究最后一栏,总薪酬。 这是员工的工资加上市政府对退休和福利计划的贡献。

日历年的财务方案有时难以理解,因为它们取决于雇用日期,员工是否在城市内部换工作等等。 例如,Total Compensation列中的最低值看起来有点奇怪。

  1. sf2015.sort('Total Compensation')
Year Type Year Organization Group Code Organization Group Department Code Department Union Code Union Job Family Code Job Family Job Code Job Employee Identifier Salaries Overtime Other Salaries Total Salary Retirement Health/Dental Other Benefits Total Benefits Total Compensation
Calendar 2015 1 Public Protection FIR Fire Department 798 Firefighters - Miscellaneous, Local 798 H000 Fire Services H002 Firefighter 43833 0 0 0 0 0 0 -423.76 -423.76 -423.76
Calendar 2015 4 Community Health DPH Public Health 790 SEIU - Miscellaneous, Local 1021 9900 Public Service Aide 9924 PS Aide Health Services 27871 -292.4 0 0 -292.4 0 -95.58 -22.63 -118.21 -410.61
Calendar 2015 1 Public Protection JUV Juvenile Probation 790 SEIU - Miscellaneous, Local 1021 8300 Correction & Detention 8320 Counselor, Juvenile Hall 10517 0 0 0 0 0 0 -159.12 -159.12 -159.12
Calendar 2015 6 General Administration & Finance CPC City Planning 21 Prof & Tech Engineers - Miscellaneous, Local 21 1000 Information Systems 1053 IS Business Analyst-Senior 18961 0 0 0 0 0 0 -26.53 -26.53 -26.53
Calendar 2015 6 General Administration & Finance CPC City Planning 21 Prof & Tech Engineers - Miscellaneous, Local 21 5200 Professional Engineering 5277 Planner 1 19387 0 0 0 0 0 0 -9.51 -9.51 -9.51
Calendar 2015 2 Public Works, Transportation & Commerce PUC PUC Public Utilities Commission 21 Prof & Tech Engineers - Miscellaneous, Local 21 1000 Information Systems 1044 IS Engineer-Principal 28988 0 0 0 0 0 0 -3.1 -3.1 -3.1
Calendar 2015 1 Public Protection JUV Juvenile Probation 39 Stationary Engineers, Local 39 7300 Journeyman Trade 7335 Senior Stationary Engineer 19125 0 0 0 0 0 0 -0.01 -0.01 -0.01
Calendar 2015 1 Public Protection ECD Department of Emergency Management 351 Municipal Executive Association - Miscellaneous 0900 Management 0922 Manager I 30025 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Calendar 2015 7 General City Responsibilities UNA General Fund Unallocated 790 SEIU - Miscellaneous, Local 1021 3200 Recreation 3280 Assistant Recreation Director 49784 0 0 0 0 0 0 1.27 1.27 1.27
Calendar 2015 4 Community Health DPH Public Health 250 SEIU - Health Workers, Local 1021 2600 Dietary & Food 2654 Cook 26768 0 0 2.21 2.21 0 0 0.17 0.17 2.38

(省略了 42979 行)

为了便于比较,我们将专注于那些工作时间相当于至少半年的人。 最低工资约为每小时 10 美元,52 周每周 20 小时,工资约为 1 万美元。

  1. sf2015 = sf2015.where('Salaries', are.above(10000))
  2. sf2015.num_rows
  3. 36569

总体和参数

让这张超过 36500 行的表格成为我们的总体。 这是总薪资的直方图。

  1. sf_bins = np.arange(0, 700000, 25000)
  2. sf2015.select('Total Compensation').hist(bins=sf_bins)

十一、估计 - 图2

虽然大部分值都低于 300,000 美元,但有一些还是比较高的。 例如,首席投资官的总薪资不多是 65 万美元。 这就是为什么横轴延伸到了 700,000 美元。

  1. sf2015.sort('Total Compensation', descending=True).show(2)
Year Type Year Organization Group Code Organization Group Department Code Department Union Code Union Job Family Code Job Family Job Code Job Employee Identifier Salaries Overtime Other Salaries Total Salary Retirement Health/Dental Other Benefits Total Benefits Total Compensation
Calendar 2015 6 General Administration & Finance RET Retirement System 351 Municipal Executive Association - Miscellaneous 1100 Administrative & Mgmt (Unrep) 1119 Chief Investment Officer 46881 507832 0 0 507832 105053 12424.5 23566.2 141044 648875
Calendar 2015 6 General Administration & Finance ADM General Services Agency - City Admin 164 Physicians and Dentists - Miscellaneous 2500 Med Therapy & Auxiliary 2598 Asst Med Examiner 1016 279311 3829.36 114434 397574 56211.6 12424.5 14299.1 82935.2 480509

(省略了 36567 行)

现在让参数为总薪资的中位数。

既然我们有能力从总体中得到所有数据,我们可以简单计算参数:

  1. pop_median = percentile(50, sf2015.column('Total Compensation'))
  2. pop_median
  3. 110305.78999999999

所有员工的薪酬总额的中位数刚刚超过 110,300 美元。

从实际的角度来看,我们没有理由抽取样本来估计这个参数,因为我们只是知道它的值。 但在本节中,我们假装不知道这个值,看看我们如何根据随机样本来估计它。

在后面的章节中,我们将回到现实,在参数未知的情况下工作。 就目前而言,我们是无所不知的。

随机样本和估计

让我们无放回地随机抽取 500 名员工的样本,并将所选员工的总薪酬的中位数作为我们的参数估计量。

  1. our_sample = sf2015.sample(500, with_replacement=False)
  2. our_sample.select('Total Compensation').hist(bins=sf_bins)

十一、估计 - 图3

  1. est_median = percentile(50, our_sample.column('Total Compensation'))
  2. est_median
  3. 113598.99000000001

样本量很大。 根据平均定律,样本的分布与总体的分布相似,因此样本中位数与总体中位数相差不大(尽管当然并不完全相同)。

所以现在我们有了参数的估计。 但是,如果样本是不同的,估计的值也会不同。 我们希望能够量化估计的值在不同样本间的差异。 这个变化的测量将有助于我们衡量我们可以将参数估计得多么准确。

为了查看样本有多么不同,我们可以从总体中抽取另一个样本,但这样做就作弊了。 我们正试图模仿现实生活,我们不能掌握所有的人口数据。

用某种方式,我们必须得到另一个随机样本,而不从总体中抽样。

自举法:从样本中重采样

我们所做的是,从样本中随机抽样。 我们知道了,大型随机样本可能类似于用于抽取的总体。 这一观察使得数据科学家可以通过自举来提升自己:抽样过程可以通过从样本中抽样来复制。

以下是自举法的步骤,用于生成类似总体的另一个随机样本:

  • 将原始样本看做总体。
  • 从样本中随机抽取样本,与原始样本大小相同。

二次样本的大小与原始样本相同很重要。 原因是估计量的变化取决于样本的大小。 由于我们的原始样本由 500 名员工组成,我们的样本中位数基于 500 个值。 为了看看样本变化多少,我们必须将其与 500 个其他样本的中位数进行比较。

如果我们从大小为 500 的样本中,无放回地随机抽取了 500 次,我们只会得到相同的样本。 通过带放回抽取,我们就可以让新样本与原始样本不同,因为有些员工可能会被抽到一次以上,其他人则完全不会。

为什么这是一个好主意? 按照平均定律,原始样本的分布可能与总体相似,所有“二次样本”的分布可能与原始样本相似。 因此,所有二次样本的分布也可能与总体相似。

十一、估计 - 图4

二次样本的中位数

回想一下,使用sample方法而没有指定样本大小时,默认情况下样本大小等于用于抽取样本的表的行数。 这是完美的自举! 这是从原始样本中抽取的一个新样本,以及相应的样本中位数。

  1. resample_1 = our_sample.sample()
  2. resample_1.select('Total Compensation').hist(bins=sf_bins)

十一、估计 - 图5

  1. resampled_median_1 = percentile(50, resample_1.column('Total Compensation'))
  2. resampled_median_1
  3. 110001.16

通过重采样,我们有了总体中位数的另一个估计。 通过一次又一次的重采样,我们得到许多这样的估计,因此有了估计的经验分布。

  1. resample_2 = our_sample.sample()
  2. resampled_median_2 = percentile(50, resample_2.column('Total Compensation'))
  3. resampled_median_2
  4. 110261.39999999999

自举样本中位数的经验分布

让我们定义一个函数bootstrap_median,该函数接受我们的原始样本,包含变量的列的标签,以及我们想要的自举样本的数量,并返回二次样本的相应中值的数组。

每次我们重采样并找到中位数,我们重复自举过程。 所以自举样本的数量将被称为重复数量。

  1. def bootstrap_median(original_sample, label, replications):
  2. """Returns an array of bootstrapped sample medians:
  3. original_sample: table containing the original sample
  4. label: label of column containing the variable
  5. replications: number of bootstrap samples
  6. """
  7. just_one_column = original_sample.select(label)
  8. medians = make_array()
  9. for i in np.arange(replications):
  10. bootstrap_sample = just_one_column.sample()
  11. resampled_median = percentile(50, bootstrap_sample.column(0))
  12. medians = np.append(medians, resampled_median)
  13. return medians

我们现在将自举过程重复 5000 次。 数组bstrap_medians包含所有 5,000 个自举样本的中位数。 注意代码的运行时间比我们以前的代码要长。 因为要做很多重采样!

  1. bstrap_medians = bootstrap_median(our_sample, 'Total Compensation', 5000)

这是 5000 个中位数的直方图。 红点是总体的参数:它是整个总体的中位数,我们碰巧知道但没有在自举过程中使用。

  1. resampled_medians = Table().with_column('Bootstrap Sample Median', bstrap_medians)
  2. #median_bins=np.arange(100000, 130000, 2500)
  3. #resampled_medians.hist(bins = median_bins)
  4. resampled_medians.hist()
  5. plots.scatter(pop_median, 0, color='red', s=30);

十一、估计 - 图6

重要的是要记住,红点是固定的:110,305.79 美元,总体的中位数。 经验直方图是随机抽取的结果,将相对于红点随机定位。

请记住,所有这些计算的重点是估计人口中位数,它是红点。我们的估计是所有随机生成的样本中位数,它们的直方图你在上面看到了。 我们希望这些估计量包含参数 - 如果没有,它们就脱线了。

估计量是否捕获了参数

红点正好落在二次样本的中位数的经验直方图中间,而不是尾部的几率有多少? 要回答这个问题,我们必须定义“中间”。 让我们将它看做“红点落在二次样本的中位数的中间 95%”。

以下是二次采样中位数的“中间 95%”的两端:

  1. left = percentile(2.5, bstrap_medians)
  2. left
  3. 107652.71000000001
  4. right = percentile(97.5, bstrap_medians)
  5. right
  6. 119256.73

总体中位数 110,305 美元在这两个数中间。下面的直方图展示了区间和总体中位数。

  1. #median_bins=np.arange(100000, 130000, 2500)
  2. #resampled_medians.hist(bins = median_bins)
  3. resampled_medians.hist()
  4. plots.plot(make_array(left, right), make_array(0, 0), color='yellow', lw=3, zorder=1)
  5. plots.scatter(pop_median, 0, color='red', s=30, zorder=2);

十一、估计 - 图7

我们例子中,估计量的“中间 95%”的区间捕获了参数。 但是,这是一个偶然吗?

要查看区间包含参数的频率,我们必须一遍又一遍地运行整个过程。具体而言,我们将重复以下过程 100 次:

  • 从总体中抽取一个大小为 500 的原始样本。
  • 执行 5000 次重复的自举过程,并生成二次样本的中位数的“中间 95%”的区间。
  • 我们最后得到了 100 个区间,并计算其中有多少个包含总体中位数。

剧透警告:自举的统计理论表明,这个数字应该在 95 左右。它可能高于或低于 95,但不会离得太远。

  1. # THE BIG SIMULATION: This one takes several minutes.
  2. # Generate 100 intervals, in the table intervals
  3. left_ends = make_array()
  4. right_ends = make_array()
  5. total_comps = sf2015.select('Total Compensation')
  6. for i in np.arange(100):
  7. first_sample = total_comps.sample(500, with_replacement=False)
  8. medians = bootstrap_median(first_sample, 'Total Compensation', 5000)
  9. left_ends = np.append(left_ends, percentile(2.5, medians))
  10. right_ends = np.append(right_ends, percentile(97.5, medians))
  11. intervals = Table().with_columns(
  12. 'Left', left_ends,
  13. 'Right', right_ends
  14. )

对于 100 个重复中的每个,我们得到了一个中位数估计量的区间。

  1. intervals
Left Right
100547 115112
98788.4 112129
107981 121218
100965 114796
102596 112056
105386 113909
105225 116918
102844 116712
106584 118054
108451 118421

(省略了 90 行)

良好的区间是那些包含我们试图估计的参数的区间。 通常参数是未知的,但在本节中,我们碰巧知道参数是什么。

  1. pop_median
  2. 110305.78999999999

100 个区间中有多少个包含总体中位数? 这是左端低于且右端高于总体中位数的区间数量。

  1. intervals.where('Left', are.below(pop_median)).where('Right', are.above(pop_median)).num_rows
  2. 95

构建所有区间需要花费几分钟时间,但如果你有耐心,请再试一次。最有可能的是,100 个区间中有大约 95 个将是良好的:它们将包含参数。

因为它们有较大的重叠,所以很难在横轴上显示所有的区间 - 毕竟,它们都试图估计相同的参数。下图通过竖直堆叠,在相同轴域上展示的每个区间。纵轴简单地是重复的序号,区间从中生成。

红线是参数所在的位置。良好的区间覆盖了参数;通常有大约 95 个。

如果一个区间不能覆盖这个参数,就是个糟糕的事情。在这个地方,你可以看到红线周围的“亮光”。他们中只有很少 - 通常是大约 5 个 - 但是他们确实存在。

任何基于抽样的方法都有可能脱线。基于随机抽样的方法的优点是,我们可以量化它们可能脱线的频率。

十一、估计 - 图8

为了总结模拟所示的内容,假设你通过以下过程来估计总体中位数:

从总体中随机抽取一个大样本。
自举你的随机样本,并从新的随机样本中获取估计量。
重复上述步骤数千次,并获得数千个估计量。
挑选所有估计量的“中间 95%”的区间。
这给了你一个估计量的区间。现在,如果重复整个过程 100 次,会得到 100 个区间,那么 100 个区间中的大约 95 个将包含总体的参数。

换句话说,95% 的时间内,这个估计过程捕获了参数。

你可以用一个不同的值代替 95%,只要它不是 100。假设你用 80% 代替了 95%,并保持样本大小为 500。那么你的估计量的区间将比我们这里的模拟要短,因为“中间 80%”是比“中间 95%”更小的范围。只有大约 80% 的区间将包含参数。

置信区间

我们已经开发了一种方法,通过使用随机抽样和自举来估计参数。我们的方法产生一个估计区间,来解释随机样本的机会变异。通过提供一个估计区间而不是一个估计量,我们给自己一些回旋的余地。

在前面的例子中,我们看到我们的估计过程在 95% 的时间内产生了一个良好的区间,一个“良好”的区间就是包含这个参数的区间。对于这个过程的结果很好,我们说我们有 95% 的置信度(信心)。我们的估计区间称为参数的 95% 置信区间,95% 称为区间的置信度。

前一个例子中的情况有点不寻常。因为我们碰巧知道参数的值,所以我们能够检查一个区间是好还是不好,这反过来又帮助我们看到,我们的估计过程每 100 次中有 95 次捕获了参数。

但通常情况下,数据科学家不知道参数的值。这就是他们首先想要估计的原因。在这种情况下,他们通过使用一些方法,类似我们开发的方法,获得未知参数的估计区间。由于统计理论,和我们所看到的演示,数据科学家可以确信,他们产生区间的过程,会以已知百分比的几率,产生一个良好的区间。

总体中位数的置信区间:自举百分位数方法

现在我们使用自举法来估计未知总体的中位数。 数据来自大型医院系统中的新生儿样本; 我们将把它看作是一个简单的随机样本,虽然抽样分多个阶段完成。 Deborah Nolan 和 Terry Speed 的 Stat Labs 拥有一个大数据集的详细信息,这个样本是从中抽取的。

baby表中包含以下母婴偶对的数量:婴儿的出生体重(盎司),孕期天数,母亲的年龄,母亲身高(英寸),孕期体重(磅),母亲是否在孕期吸烟。

  1. baby = Table.read_table('baby.csv')
  2. baby
Birth Weight Gestational Days Maternal Age Maternal Height Maternal Pregnancy Weight Maternal Smoker
120 284 27 62 100 False
113 282 33 64 135 False
128 279 28 64 115 True
108 282 23 67 125 True
136 286 25 62 93 False
138 244 33 62 178 False
132 245 23 65 140 False
120 289 25 62 125 False
143 299 30 66 136 True
140 351 27 68 120 False

(省略了 1164 行)

出生体重是新生儿健康的一个重要因素 - 较小的婴儿比较大的婴儿在初期需要更多的医疗护理。 因此,在婴儿出生前估计出生体重是有帮助的。 一种方法是检查出生体重和怀孕天数之间的关系。

这种关系的一个简单的衡量标准是出生体重与怀孕天数的比值。ratios表包含baby的前两列,以及一列ratios。 这一列的第一个条目按以下方式计算:

十一、估计 - 图9

  1. ratios = baby.select('Birth Weight', 'Gestational Days').with_column(
  2. 'Ratio BW/GD', baby.column('Birth Weight')/baby.column('Gestational Days')
  3. )
  4. ratios
Birth Weight Gestational Days Ratio BW/GD
120 284 0.422535
113 282 0.400709
128 279 0.458781
108 282 0.382979
136 286 0.475524
138 244 0.565574
132 245 0.538776
120 289 0.415225
143 299 0.478261
140 351 0.39886

(省略了 1164 行)

  1. ratios.select('Ratio BW/GD').hist()

十一、估计 - 图10

一眼望去,直方图看起来相当对称,密度在 4opd 到 4.5opd 的区间内是最大的。 但仔细一看,就可以看出一些比例相当大。 比率的最大值刚好超过 0.78opd,几乎是通常值的两倍。

  1. ratios.sort('Ratio BW/GD', descending=True).take(0)
Birth Weight Gestational Days Ratio BW/GD
116 148 0.783784

中位数提供了通常比例的感觉,因为它不受非常大或非常小的比例的影响。 样本(比值)的中位数约为 0.429opd。

  1. np.median(ratios.column(2))
  2. 0.42907801418439717

但是总体中位数是多少? 我们不知道,所以我们会估计它。

我们的方法将与前一节完全相同。 我们将自举样本 5000 次,结果是 5000 个中位数的估计量。 我们 95% 的置信区间将是我们所有估计量的“中间 95%”。

回忆前一节定义的bootstrap_median函数。 我们将调用这个函数,并构造总体(比值)中位数的 95% 置信区间。请记住,ratios表包含来自我们的原始样本的相关数据。

  1. def bootstrap_median(original_sample, label, replications):
  2. """Returns an array of bootstrapped sample medians:
  3. original_sample: table containing the original sample
  4. label: label of column containing the variable
  5. replications: number of bootstrap samples
  6. """
  7. just_one_column = original_sample.select(label)
  8. medians = make_array()
  9. for i in np.arange(replications):
  10. bootstrap_sample = just_one_column.sample()
  11. resampled_median = percentile(50, bootstrap_sample.column(0))
  12. medians = np.append(medians, resampled_median)
  13. return medians
  14. # Generate the medians from 5000 bootstrap samples
  15. bstrap_medians = bootstrap_median(ratios, 'Ratio BW/GD', 5000)
  16. # Get the endpoints of the 95% confidence interval
  17. left = percentile(2.5, bstrap_medians)
  18. right = percentile(97.5, bstrap_medians)
  19. make_array(left, right)
  20. array([ 0.42545455, 0.43262411])

95% 置信区间是 0.425opd 到 0.433opd。 我们估计的总体(出生重量与怀孕天数的比值)中位数,在 0.425opd 到 0.433opd 的范围内。

基于原始样本的估计量 0.429 恰好在区间两端的中间,尽管这通常不是真的。

为了使我们的结果可视化,让我们画出我们自举的中位数的经验直方图,并将置信区间置于横轴上。

  1. resampled_medians = Table().with_column(
  2. 'Bootstrap Sample Median', bstrap_medians
  3. )
  4. resampled_medians.hist(bins=15)
  5. plots.plot(make_array(left, right), make_array(0, 0), color='yellow', lw=8);

十一、估计 - 图11

这个直方图和区间就像我们在前一节中绘制的直方图和区间,只有一个很大的区别 - 没有显示参数的红点。 我们不知道这个点应该在哪里,或者它是否在区间中。

我们只是有一个估计区间。 这是估计量的 95% 置信区间,因为生成它的过程在 95% 的时间中产生了良好的区间。 那肯定是在随机猜测!

请记住,这个区间是一个大约 95% 的置信区间。 计算中涉及到很多近似值。 近似值并不差,但并不准确。

总体均值的置信区间:自举百分位数方法

我们为中位数所做的事情也可以用于均值。 假设我们想估计总体中的母亲的平均年龄。 自然估计量是样本中的母亲的平均年龄。 这是他们的年龄分布,他们的平均年龄大约是 27.2 岁。

  1. baby.select('Maternal Age').hist()

十一、估计 - 图12

  1. np.mean(baby.column('Maternal Age'))
  2. 27.228279386712096

母亲的平均年龄是多少? 我们不知道这个参数的值。

我们用自举法来估计未知参数。 为此,我们将编辑bootstrap_median的代码,而不是定义函数bootstrap_mean。 代码是相同的,除了统计量是代替中位数的均值,并且收集在一个名为means而不是medians的数组中。

  1. def bootstrap_mean(original_sample, label, replications):
  2. """Returns an array of bootstrapped sample means:
  3. original_sample: table containing the original sample
  4. label: label of column containing the variable
  5. replications: number of bootstrap samples
  6. """
  7. just_one_column = original_sample.select(label)
  8. means = make_array()
  9. for i in np.arange(replications):
  10. bootstrap_sample = just_one_column.sample()
  11. resampled_mean = np.mean(bootstrap_sample.column(0))
  12. means = np.append(means, resampled_mean)
  13. return means
  14. # Generate the means from 5000 bootstrap samples
  15. bstrap_means = bootstrap_mean(baby, 'Maternal Age', 5000)
  16. # Get the endpoints of the 95% confidence interval
  17. left = percentile(2.5, bstrap_means)
  18. right = percentile(97.5, bstrap_means)
  19. make_array(left, right)
  20. array([ 26.89778535, 27.55962521])

95% 置信区间是约 26.9 岁到约 27.6 岁。 也就是说,我们估计的母亲的平均年龄在 26.9 岁到 27.6 岁之间。

注意两端距原始样本均值 27.2 岁的距离。 样本量非常大 - 1174 个母亲 - 所以样本均值变化不大。 我们将在下一章进一步探讨这个观察。

下面显示了 5000 个自举均值的经验直方图,以及总体均值的 95% 置信区间。

  1. resampled_means = Table().with_column(
  2. 'Bootstrap Sample Mean', bstrap_means
  3. )
  4. resampled_means.hist(bins=15)
  5. plots.plot(make_array(left, right), make_array(0, 0), color='yellow', lw=8);

十一、估计 - 图13

原始样本的均值(27.23 岁)同样接近区间中心。 这并不奇怪,因为每个自举样本都是从相同的原始样本中抽取的。 自举样本的均值大约对称分布原始样本(从其中抽取)的均值的两侧。

还要注意,即使所采样的年龄的直方图完全不是对称的,二次样本的均值的经验直方图也是大致对称的钟形:

  1. baby.select('Maternal Age').hist()

十一、估计 - 图14

这是概率统计的中心极限定理的结果。 在后面的章节中,我们将看到这个定理是什么。

80% 置信区间

你可以使用自举法来构建任意水平的置信区间。 例如,要为总体中的平均年龄构建 80% 置信区间,可以选取二次样本的均值的“中间 80%”。 所以你会希望为两个尾巴的每一个分配 10%,因此端点是二次样本的均值的第 10 和第 90 个百分位数。

  1. left_80 = percentile(10, bstrap_means)
  2. right_80 = percentile(90, bstrap_means)
  3. make_array(left_80, right_80)
  4. array([ 27.01192504, 27.439523 ])
  5. resampled_means.hist(bins=15)
  6. plots.plot(make_array(left_80, right_80), make_array(0, 0), color='yellow', lw=8);

十一、估计 - 图15

这个 80% 置信区间比 95% 置信区间要短得多。 它只是约定 27.0 岁到约 27.4 岁。 虽然这是估计量的较窄区间,你知道这个过程在 80% 的时间内产生良好的区间。

之前过程产生了较宽的区间,但是我们对产生它的过程拥有更高的置信度。

为了以较高的置信度获得较窄的置信区间,你必须从较大的样本开始。 我们将在下一章看到为什么。

总体比例的置信区间:自举百分位数方法

在样本中,39% 的母亲在怀孕期间吸烟。

  1. baby.where('Maternal Smoker', are.equal_to(True)).num_rows/baby.num_rows
  2. 0.3909710391822828

以下对观察很实用,这个比例也可以通过数组操作来计算:

  1. smoking = baby.column('Maternal Smoker')
  2. np.count_nonzero(smoking)/len(smoking)
  3. 0.3909710391822828

译者注:

np.count_nonzero(arr)等价于np.sum(arr != 0)

总体中有百分之多少的母亲在怀孕期间吸烟? 这是一个未知的参数,我们可以通过自举置信区间来估计。 这个过程中的步骤与我们用来估计总体均值和中位数的步骤相似。

我们将首先定义一个函数bootstrap_proportion,返回一个自举样本的比例的数组。 我们再一次通过编辑bootstrap_median的定义来实现它。 计算中唯一的变化是用二次样本的吸烟者比例代替中位数。 该代码假定数据列由布尔值组成。 其他的改变只是数组的名字,来帮助我们阅读和理解我们的代码。

  1. def bootstrap_proportion(original_sample, label, replications):
  2. """Returns an array of bootstrapped sample proportions:
  3. original_sample: table containing the original sample
  4. label: label of column containing the Boolean variable
  5. replications: number of bootstrap samples
  6. """
  7. just_one_column = original_sample.select(label)
  8. proportions = make_array()
  9. for i in np.arange(replications):
  10. bootstrap_sample = just_one_column.sample()
  11. resample_array = bootstrap_sample.column(0)
  12. resampled_proportion = np.count_nonzero(resample_array)/len(resample_array)
  13. proportions = np.append(proportions, resampled_proportion)
  14. return proportions

让我们使用bootstrap_proportion来构建总体的母亲吸烟者百分比的 95% 置信区间。 该代码类似于均值和中位数的相应代码。

  1. # Generate the proportions from 5000 bootstrap samples
  2. bstrap_props = bootstrap_proportion(baby, 'Maternal Smoker', 5000)
  3. # Get the endpoints of the 95% confidence interval
  4. left = percentile(2.5, bstrap_props)
  5. right = percentile(97.5, bstrap_props)
  6. make_array(left, right)
  7. array([ 0.36286201, 0.41908007])

置信区间是 36% 到 42%。原始样本的百分比 39% 非常接近于区间的中心。你可以在下面看到:

  1. resampled_proportions = Table().with_column(
  2. 'Bootstrap Sample Proportion', bstrap_props
  3. )
  4. resampled_proportions.hist(bins=15)
  5. plots.plot(make_array(left, right), make_array(0, 0), color='yellow', lw=8);

十一、估计 - 图16

自举法的注意事项

自举法是一个优雅而强大的方法。在使用之前,记住一些要点非常重要。

以大型随机样本开始。如果你不这样做,该方法可能无法正常工作。它的成功基于大型随机样本(因此也从样本中重采样)。平均定律说,如果随机样本很大,这很可能是真的。

为了近似统计量的概率分布,最好多次复制重采样过程。数千次重复将产生样本中位数分布的正确近似,特别是如果总体分布存在峰值并且不是非常不对称的话。在我们的例子中,我们使用了 5000 次重复,但一般会推荐 10000 次。

自举百分位数方法适用于基于大型随机样本,估计总体中位数或均值。但是,它也有其局限性,所有的估计方法也是如此。例如,在以下情况下,它预期没有效果。

  • 目标是估计总体中的最小值或最大值,或非常低或非常高的百分位数,或受总体中稀有元素影响较大的参数。
  • 统计量的概率分布不是近似钟形的。
  • 原始样本非常小,比如 10 或 15。

使用置信区间

  1. def bootstrap_median(original_sample, label, replications):
  2. """Returns an array of bootstrapped sample medians:
  3. original_sample: table containing the original sample
  4. label: label of column containing the variable
  5. replications: number of bootstrap samples
  6. """
  7. just_one_column = original_sample.select(label)
  8. medians = make_array()
  9. for i in np.arange(replications):
  10. bootstrap_sample = just_one_column.sample()
  11. resampled_median = percentile(50, bootstrap_sample.column(0))
  12. medians = np.append(medians, resampled_median)
  13. return medians
  14. def bootstrap_mean(original_sample, label, replications):
  15. """Returns an array of bootstrapped sample means:
  16. original_sample: table containing the original sample
  17. label: label of column containing the variable
  18. replications: number of bootstrap samples
  19. """
  20. just_one_column = original_sample.select(label)
  21. means = make_array()
  22. for i in np.arange(replications):
  23. bootstrap_sample = just_one_column.sample()
  24. resampled_mean = np.mean(bootstrap_sample.column(0))
  25. means = np.append(means, resampled_mean)
  26. return means
  27. def bootstrap_proportion(original_sample, label, replications):
  28. """Returns an array of bootstrapped sample proportions:
  29. original_sample: table containing the original sample
  30. label: label of column containing the Boolean variable
  31. replications: number of bootstrap samples
  32. """
  33. just_one_column = original_sample.select(label)
  34. proportions = make_array()
  35. for i in np.arange(replications):
  36. bootstrap_sample = just_one_column.sample()
  37. resample_array = bootstrap_sample.column(0)
  38. resampled_proportion = np.count_nonzero(resample_array)/len(resample_array)
  39. proportions = np.append(proportions, resampled_proportion)
  40. return proportions

置信区间只有一个目的 - 根据随机样本中的数据估计未知参数。在最后一节中,我们说区间(36%, 42%)是总体中吸烟者百分比的约 95% 的置信区间。正式的表述方式为,据我们估计,总体中的吸烟者比例在 36% 到 42% 之间,我们的估计过程在 95% 的时间内是正确的。

克制住将置信区间用于其他目的的冲动,这很重要。例如,回想一下,我们计算了区间(26.9 yr, 27.6 yr),作为母亲平均年龄的约 95% 的置信区间。区间的一个令人惊讶的常见误用是得出这样的结论,约 95% 的女性在 26.9 岁至 27.6 岁之间。你不需要怎么了解置信区间,来查看这是不是正确的 - 你不会预计 95% 的母亲的年龄在这个较小的范围内。实际上,抽样年龄的直方图显示出相当多的变化。

  1. baby = Table.read_table('baby.csv')
  2. baby.select('Maternal Age').hist()

十一、估计 - 图17

抽样年龄的一小部分在(26.9, 27.6)的区间内,你可能会预计总体中的百分比很小。 区间只是估计一个数字:总体中所有年龄的平均值。

但是,除了仅仅告诉我们这个参数有多大之外,用置信区间来估计一个参数确实有重要的用处。

使用置信区间来检验假设

我们总体(年龄)均值的 95% 置信区间是 26.9 岁到 27.6 岁。假设有人想要测试以下假设:

原假设。人口的平均年龄是 30 岁。

备选假设。人口的平均年龄不是 30 岁。

那么,如果你使用 5% 的截断值作为 P 值,则会拒绝原假设。这是因为总体平均值 30 不在 95% 置信区间内。在 5% 的显着性水平上,30 对于人口平均值并不合理。

置信区间的使用是置信区间和检验之间二元性结果:如果你正在测试总体平均值是否是特定值 x,并且你使用的 5% 截断值作为 P 值,那么如果 x 不在平均值的 95% 置信区间内,你将拒绝原零假设。

这可以由统计理论来确定。在实践中,它只是归结为,检查原假设中指定的值是否在置信区间内。

如果你使用 1% 的截断值作为 P 值,你必须检查,原假设中指定的值是否在总体均值的 99% 置信区间内。

粗略地说,如果样本量很大,这些陈述也适用于总体比例。

虽然我们现在有一种方法,使用置信区间来检验一种特定假设,但是你可能想知道,测试总体(年龄)的均值是否等于 30 的意义。实际上,这个意义并不清楚。但是在某些情况下,对这种假设的检验既自然又有用。

我们将在数据的背景下来研究它,这些数据是霍奇金病治疗的随机对照试验中收集的信息的子集。霍奇金病是一种通常影响年轻人的癌症。这种疾病是可以治愈的,但治疗可能非常艰难。该试验的目的是找出治疗癌症的剂量,并且将对患者的不利影响最小化。

这张表格包含治疗对 22 名患者肺部的影响的数据。这些列是:

  • 身高(厘米)
  • 覆盖物辐射的测量(颈部,胸部,手臂下)
  • 化疗的测量
  • 基线下,即在治疗开始时的肺健康得分;较高的分数对应于更健康的肺
  • 治疗后 15 个月,相同的肺的健康得分
  1. hodgkins = Table.read_table('hodgkins.csv')
  2. hodgkins
height rad chemo base month15
164 679 180 160.57 87.77
168 311 180 98.24 67.62
173 388 239 129.04 133.33
157 370 168 85.41 81.28
160 468 151 67.94 79.26
170 341 96 150.51 80.97
163 453 134 129.88 69.24
175 529 264 87.45 56.48
185 392 240 149.84 106.99
178 479 216 92.24 73.43

(省略了 12 行)

我们将比较基准和 15 个月的得分。 由于每行对应一个病人,我们说基线得分的样本和 15 个月得分的样本是成对的 - 它们不是每组 22 个值的两组,而是 22 对值,每个病人一个。

一眼望去,你可以看到,15 个月的得分往往低于基线得分 - 抽样患者的肺似乎在治疗后 15 个月更差。 这个由drop列主要是正值来证实,它是基线得分减去 15 个月的得分。

  1. hodgkins = hodgkins.with_column(
  2. 'drop', hodgkins.column('base') - hodgkins.column('month15')
  3. )
  4. hodgkins

十一、估计 - 图18

height rad chemo base month15 drop
164 679 180 160.57 87.77 72.8
168 311 180 98.24 67.62 30.62
173 388 239 129.04 133.33 -4.29
157 370 168 85.41 81.28 4.13
160 468 151 67.94 79.26 -11.32
170 341 96 150.51 80.97 69.54
163 453 134 129.88 69.24 60.64
175 529 264 87.45 56.48 30.97
185 392 240 149.84 106.99 42.85
178 479 216 92.24 73.43 18.81

(省略了 12 行)

  1. hodgkins.select('drop').hist(bins=np.arange(-20, 81, 20))
  1. np.mean(hodgkins.column('drop'))
  2. 28.615909090909096

但是,这可能是机会变异的结果吗? 似乎并不如此,但数据来自随机样本。 难道在整个人群中,平均下降值只有 0 吗?

为了回答这个问题,我们可以设定两个假设:

原假设:总体(下降值)均值为 0。

备选假设:总体(下降值)均值不为 0。

为了使用 1% 的截断值作为 P 值来验证这个假设,让我们为总体(下降值)均值构建近似 99% 置信区间。

  1. bstrap_means = bootstrap_mean(hodgkins, 'drop', 10000)
  2. left = percentile(0.5, bstrap_means)
  3. right = percentile(99.5, bstrap_means)
  4. make_array(left, right)
  5. array([ 17.25045455, 40.60136364])
  6. resampled_means = Table().with_column(
  7. 'Bootstrap Sample Mean', bstrap_means
  8. )
  9. resampled_means.hist()
  10. plots.plot(make_array(left, right), make_array(0, 0), color='yellow', lw=8);

十一、估计 - 图19

总体均值的 99% 置信区间是约 17 到约 40。区间不包含 0。因此,我们拒绝原假设。

但是请注意,我们所做的不仅仅是简单得出结论:总体均值不是 0,我们估计了均值的幅度是多大。这比仅仅说“不是 0”更有用。

对于准确性的注解:我们的置信区间相当宽泛,主要有两个原因:

  • 置信水平很高(99%)。
  • 与我们之前的例子相比,样本量相对较小。

在下一章中,我们将研究样本大小如何影响准确性。我们还将研究,样本均值的经验分布为何经常出现钟形,尽管底层数据的分布根本不是钟形的。

尾注

一个领域的术语通常来自该领域的主要研究人员。首先提出自举技术的 Brad Efron 用了一个美国血统的术语。中国统计学家不甘示弱,提出了自己的方法