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Exercice

Calcul des intervalles de confiance

Vous avez appris deux méthodes pour calculer des intervalles de confiance : la méthode des quantiles et la méthode de l'erreur type. La méthode de l'erreur type consiste à utiliser la fonction de répartition cumulative inverse (CDF inverse) de la loi normale pour calculer les intervalles de confiance. Dans cet exercice, vous appliquerez ces deux méthodes aux données de Spotify.

spotify_population, spotify_sample et bootstrap_distribution sont disponibles; pandas et numpy sont chargés avec leurs alias habituels, et norm a été importé de scipy.stats.

Instructions 1/2

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  • 1
    • Générez un intervalle de confiance à 95 % à l'aide de la méthode des quantiles sur la distribution bootstrap, en fixant le quantile 0.025 à lower_quant et le quantile 0.975 à upper_quant.
  • 2

    Générez un intervalle de confiance à 95 % à l'aide de la méthode de l'erreur type à partir de la distribution bootstrap.

    • Calculez point_estimate comme la moyenne de bootstrap_distribution, et standard_error comme l'écart type de bootstrap_distribution.
    • Calculez lower_se comme le quantile 0.025 d'une CDF inverse d'une loi normale de moyenne point_estimate et d'écart type standard_error.
    • Calculez upper_se comme le quantile 0.975 de cette même CDF inverse.