Confidence_Intervals.py

import numpy as np

def draw_bs_replicates(data,func,size, sample_size=0):
    """creates a bootstrap sample, computes replicates and returns replicates array"""
    # Create an empty array to store replicates
    bs_replicates = np.empty(size)
    
    # Create bootstrap replicates as much as size
    for i in range(size):
        # Create a bootstrap sample
        if sample_size == 0:
            bs_sample = np.random.choice(data,size=len(data))
        else:
            bs_sample = np.random.choice(data,size=sample_size)
        # Get bootstrap replicate and append to bs_replicates
        bs_replicates[i] = func(bs_sample)
    
    return bs_replicates
	
# Insert data here
d=[1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,-1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,0,0,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,-1,0,0,0,0,-1,1,1,0,-1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,-1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,-1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1
]


print(np.percentile(draw_bs_replicates(data=d,func=np.mean, size=200000, sample_size=len(d)),[2.5]))
print(np.percentile(draw_bs_replicates(data=d,func=np.mean, size=200000, sample_size=len(d)),[97.5]))