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Tiempo de 200 m libre con intervalo de confianza

Ahora vas a practicar la estimación de parámetros y el cálculo de intervalos de confianza computando la media y la mediana del tiempo de nado en las series de 200 libre masculinas. La mediana es útil porque es inmune a colas pesadas en la distribución de tiempos, como los nadadores más lentos en las series. mens_200_free_heats sigue disponible en tu espacio de nombres.

Este ejercicio forma parte del curso

Casos prácticos de pensamiento estadístico

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Instrucciones del ejercicio

  • Calcula la media y la mediana de los tiempos de nado, y guárdalas en las variables mean_time y median_time. Los tiempos están en mens_200_free_heats.
  • Genera 10.000 réplicas bootstrap tanto de la media como de la mediana usando dcst.draw_bs_reps(). Guarda los resultados en bs_reps_mean y bs_reps_median.
  • Calcula los intervalos de confianza del 95% para la media y la mediana usando las réplicas bootstrap y np.percentile().
  • Pulsa "Enviar respuesta" para imprimir los resultados en pantalla.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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))
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