Začněte nyníZačněte zdarma

Interval spolehlivosti pro frekvenci no-hitterů

Vrať se k intervalům mezi no-hittery v moderní éře baseballu. Vygeneruj 10 000 bootstrap replikátů optimálního parametru \(\tau\). Zobraz histogram svých replikátů a urči 95% interval spolehlivosti.

Toto cvičení je součástí kurzu

Statistical Thinking in Python (Part 2)

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vygeneruj 10000 bootstrap replikátů \(\tau\) z dat nohitter_times pomocí své funkce draw_bs_reps(). Připomeň si, že optimální \(\tau\) se vypočítá jako průměr dat.
  • Vypočítej 95% interval spolehlivosti pomocí np.percentile() se dvěma argumenty: polem bs_replicates a seznamem percentilů – v tomto případě 2.5 a 97.5.
  • Vypiš interval spolehlivosti.
  • Zobraz histogram svých bootstrap replikátů. To už je připraveno za tebe, stačí kód odeslat a graf se zobrazí!

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Draw bootstrap replicates of the mean no-hitter time (equal to tau): bs_replicates
bs_replicates = ____

# Compute the 95% confidence interval: conf_int
conf_int = ____

# Print the confidence interval
print('95% confidence interval =', ____, 'games')

# Plot the histogram of the replicates
_ = plt.hist(bs_replicates, bins=50, normed=True)
_ = plt.xlabel(r'$\tau$ (games)')
_ = plt.ylabel('PDF')

# Show the plot
plt.show()
Upravit a spustit kód