Práctica de permutación
¿Los jugadores de NBA pesan más que los hombres adultos de US? Ahora te interesa calcular el intervalo de confianza del 95 % de la diferencia media (en kilogramos) entre los jugadores de NBA y los hombres adultos de US. Utilizarás las dos listas proporcionadas.
La permutación es excelente para comprobar las diferencias, ¡así que ése es el método de remuestreo que utilizarás aquí!
nba_weights = [96.7, 101.1, 97.9, 98.1, 98.1, 100.3, 101.0, 98.0, 97.4, 100.5, 100.3, 100.2, 100.6]
us_adult_weights = [75.1, 100.1, 95.2, 81.0, 72.0, 63.5, 80.0, 97.1, 94.3, 80.3, 93.5, 85.8, 95.1]
Observa que en cada una de las listas anteriores aparecen 13 pesos.
Se han importado para ti los siguientes: random, numpy como np, seaborn como sns y matplotlib.pyplot como plt.
Este ejercicio forma parte del curso
Simulaciones Montecarlo en Python
Instrucciones de ejercicio
- Define
all_weightscomo una lista que contiene los valores denba_weightsyus_adult_weights. - Realiza la permutación en
all_weightsutilizandonp.random.permutation(). - Asigna las 13 primeras muestras permutadas a
perm_nbay las 13 restantes aperm_adult.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Define all_weights
all_weights = ____
simu_diff = []
for i in range(1000):
# Perform the permutation on all_weights
perm_sample = ____
# Assign the permutated samples to perm_nba and perm_adult
perm_nba, perm_adult = ____, ____
perm_diff = np.mean(perm_nba) - np.mean(perm_adult)
simu_diff.append(perm_diff)
mean_diff = np.mean(nba_weights) - np.mean(us_adult_weights)
upper = np.quantile(simu_diff, 0.975)
lower = np.quantile(simu_diff, 0.025)
print(mean_diff, lower, upper)