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python - Python随机抽取5000次

问题描述

我想随机绘制 N = 30 个斜率和截距对，并进行替换，并执行 F = 5,000 次。对于每次绘制，我想计算回归线的斜率和截距，然后绘制斜率和截距的直方图。这是我到目前为止的代码。

F = 10000
N = 30
X = sigma*(np.random.randn(F)/F)
Y = beta*X + alpha + sigma*(np.random.randn(F))
Xbar = np.mean(X)
Ybar = np.mean(Y)
numer2 = 0
denom2 = 0
for i in range(F):
    for j in range(N):
        numer2 += (X[j]-Xbar)*(Y[j]-Ybar)
        denom2 += (X[j]-Xbar)**2
        slope = numer2/denom2
        intercept = Ybar - slope*Xbar

plt.figure(1)
plt.hist(slope, bins=50)
plt.hist(intercept, bins=50)
plt.grid()
plt.show()

我想得到 30 个斜率和截距对，5000 次。我认为双 for 循环会做到这一点。不幸的是，我只能得到一个值。我怎样才能解决这个问题？

标签： pythonfor-loopregressionintercept

解决方案

每次slope = numer2/denom2你覆盖之前的值slope。如果要保存所有值，则需要将它们存储到循环外部定义的集合中，例如列表：

slopes = []
intercepts = []
for i in range(F):
    for j in range(N):
        numer2 += (X[j]-Xbar)*(Y[j]-Ybar)
        denom2 += (X[j]-Xbar)**2
        slopes = numer2/denom2
        intercept = Ybar - slope*Xbar
        slopes.append(slope)
        intercepts.append(intercept)
...
plt.hist(slopes, bins=50)
plt.hist(intercepts, bins=50)

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