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200 m Freistil mit Konfidenzintervall

Jetzt übst du Parameterschätzung und die Berechnung von Konfidenzintervallen, indem du den Mittelwert und Median der Schwimmzeiten für die Vorläufe über 200 m Freistil der Männer berechnest. Der Median ist nützlich, weil er unempfindlich gegenüber dicken Enden in der Verteilung der Schwimmzeiten ist, zum Beispiel durch langsamere Schwimmer in den Vorläufen. mens_200_free_heats ist weiterhin in deinem Namespace vorhanden.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fallstudien zum statistischen Denken

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Anleitung zur Übung

  • Berechne den Mittelwert und Median der Schwimmzeiten und speichere sie in den Variablen mean_time und median_time. Die Schwimmzeiten stehen in mens_200_free_heats.
  • Ziehe jeweils 10.000 Bootstrap-Replikate von Mittelwert und Median mit dcst.draw_bs_reps(). Speichere die Ergebnisse in bs_reps_mean und bs_reps_median.
  • Berechne die 95-%-Konfidenzintervalle für Mittelwert und Median mithilfe der Bootstrap-Replikate und np.percentile().
  • Klicke auf "Antwort senden", um die Ergebnisse auf dem Bildschirm auszugeben!

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Compute mean and median swim times
mean_time = ____
median_time = ____

# Draw 10,000 bootstrap replicates of the mean and median
bs_reps_mean = ____
bs_reps_median = ____


# Compute the 95% confidence intervals
conf_int_mean = ____
conf_int_median = ____

# Print the result to the screen
print("""
mean time: {0:.2f} sec.
95% conf int of mean: [{1:.2f}, {2:.2f}] sec.

median time: {3:.2f} sec.
95% conf int of median: [{4:.2f}, {5:.2f}] sec.
""".format(mean_time, *conf_int_mean, median_time, *conf_int_median))
Code bearbeiten und ausführen