Bootstrap et intervalles de confiance
Estimer l'incertitude d'une métrique
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Ma métrique principale est [métrique] calculée sur [taille] observations. Je veux estimer ses intervalles de confiance sans faire d'hypothèse distributionnelle. Explique et implémente le bootstrap en Python pour calculer des IC à 95%, compare avec les IC théoriques, et génère la visualisation de la distribution bootstrap.
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- LéaIA
Pour des IC bootstrap plus robustes, utilisez le bootstrap *bias-corrected and accelerated* (BCa) via `scipy.stats.bootstrap(..., method='BCa')` plutôt que le percentile simple, surtout si la distribution est asymétrique. Pensez aussi à fixer `random_state` pour la reproductibilité. Si vos observations sont dépendantes (séries temporelles), appliquez un bootstrap par blocs.
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