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200 m libre avec intervalle de confiance

Vous allez maintenant vous exercer à l'estimation de paramètres et au calcul d'intervalles de confiance en déterminant la moyenne et la médiane des temps de nage pour les préliminaires du 200 m libre masculin. La médiane est utile, car elle est insensible aux longues queues dans la distribution des temps, par exemple les nageurs plus lents en préliminaires. mens_200_free_heats est toujours dans votre espace de noms.

Cette activité fait partie du cours

Études de cas en pensée statistique

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Instructions de l’exercice

  • Calculez les temps moyens et médians, et stockez-les dans les variables mean_time et median_time. Les temps de nage se trouvent dans mens_200_free_heats.
  • Générez 10 000 répliques bootstrap pour chacun des temps moyen et médian à l'aide de dcst.draw_bs_reps(). Stockez les résultats dans bs_reps_mean et bs_reps_median.
  • Calculez les intervalles de confiance à 95 % pour la moyenne et la médiane en utilisant les répliques bootstrap et np.percentile().
  • Cliquez sur "Soumettre la réponse" pour afficher les résultats à l'écran !

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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))
Modifier et exécuter le code