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Estimation des paramètres : différence entre finales et demi-finales

Calculez l’amélioration fractionnelle moyenne des demi-finales aux finales, ainsi qu’un intervalle de confiance à 95 % de cette moyenne. Le tableau NumPy f que vous avez calculé dans l’exercice précédent est déjà disponible dans votre espace de travail.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Études de cas en pensée statistique</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Calculez la moyenne de f et stockez le résultat dans f_mean.
  • Générez 10 000 réplicats bootstrap de la moyenne de f. Stockez les résultats dans bs_reps.
  • Calculez un intervalle de confiance à 95 % à partir de ces réplicats bootstrap.
  • Cliquez sur "Soumettre la réponse" pour afficher la moyenne et l’intervalle de confiance à l’écran.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Mean fractional time difference: f_mean
f_mean = ____

# Get bootstrap reps of mean: bs_reps
bs_reps = ____

# Compute confidence intervals: conf_int
conf_int = ____

# Report
print("""
mean frac. diff.: {0:.5f}
95% conf int of mean frac. diff.: [{1:.5f}, {2:.5f}]""".format(f_mean, *conf_int))
Modifier et exécuter le code