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Parameterschätzungen der Differenz zwischen Finale und Halbfinale

Berechne die durchschnittliche relative Verbesserung vom Halbfinale zum Finale sowie ein 95-%-Konfidenzintervall des Mittelwerts. Das NumPy-Array f, das du in der letzten Übung berechnet hast, befindet sich in deinem Namespace.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fallstudien zum statistischen Denken

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Anleitung zur Übung

  • Berechne den Mittelwert von f und speichere das Ergebnis in f_mean.
  • Erzeuge 10.000 Bootstrap-Replikate des Mittelwerts von f. Speichere die Ergebnisse in bs_reps.
  • Berechne aus diesen Bootstrap-Replikaten ein 95-%-Konfidenzintervall.
  • Klicke auf "Antwort senden", um den Mittelwert und das Konfidenzintervall auf dem Bildschirm auszugeben.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Mean fractional time difference: f_mean
f_mean = ____

# Get bootstrap reps of mean: bs_reps
bs_reps = ____

# Compute confidence intervals: conf_int
conf_int = ____

# Report
print("""
mean frac. diff.: {0:.5f}
95% conf int of mean frac. diff.: [{1:.5f}, {2:.5f}]""".format(f_mean, *conf_int))
Code bearbeiten und ausführen