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Schätzung der mittleren Verbesserung

Jetzt schätzt du, wie groß der Strömungseffekt ist. Berechne die mittlere relative Verbesserung dafür, in einer hoch nummerierten Bahn statt in einer niedrig nummerierten zu schwimmen, zusammen mit einem 95%-Konfidenzintervall des Mittelwerts.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fallstudien zum statistischen Denken

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Anleitung zur Übung

  • Berechne die mittlere relative Differenz mit np.mean(). Die Variable f aus der letzten Übung ist bereits in deinem Namespace vorhanden.
  • Ziehe 10.000 Bootstrap-Replikate der mittleren relativen Differenz mit dcst.draw_bs_reps(). Speichere das Ergebnis in einem numpy-Array namens bs_reps.
  • Berechne das 95%-Konfidenzintervall mit np.percentile().
  • Klicke auf "Antwort senden", um die mittlere relative Verbesserung und das 95%-Konfidenzintervall auf dem Bildschirm auszugeben.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Compute the mean difference: f_mean
f_mean = ____

# Draw 10,000 bootstrap replicates: bs_reps
bs_reps = ____

# Compute 95% confidence interval: conf_int
conf_int = ____

# Print the result
print("""
mean frac. diff.: {0:.5f}
95% conf int of mean frac. diff.: [{1:.5f}, {2:.5f}]""".format(f_mean, *conf_int))
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