Muestreo con sustitución
El Bootstrapping es estupendo para calcular intervalos de confianza para medias; ¡ahora practicarás precisamente eso!
nba_weights contiene los pesos de un grupo de jugadores de NBA en kilogramos:
nba_weights = [96.7, 101.1, 97.9, 98.1, 98.1,
100.3, 101.0, 98.0, 97.4]
Te interesa calcular el intervalo de confianza del 95 % del peso medio de los jugadores de NBA utilizando esta lista.
Se han importado para ti los siguientes: random y numpy como np.
Este ejercicio forma parte del curso
Simulaciones Montecarlo en Python
Instrucciones de ejercicio
- Utiliza
random.choices()para muestrear nueve alturas de la lista 1000 veces, con reemplazamiento. - Calcula la media y el intervalo de confianza del 95% para los resultados de tu simulación, asignando el extremo inferior del intervalo de confianza a
lowery el extremo superior aupper.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
simu_weights = []
# Sample nine values from nba_weights with replacement 1000 times
for i in range(____):
bootstrap_sample = ____
simu_weights.append(np.mean(bootstrap_sample))
# Calculate the mean and 95% confidence interval of the mean for your results
mean_weight = ____
upper = ____
lower = ____
print(mean_weight, lower, upper)