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औसत सुधार का आकलन

अब आप यह आँकेंगे कि current effect कितना बड़ा है. हाई-नंबर लेन में होने बनाम लो-नंबर लेन में होने के लिए mean fractional improvement निकालें, और साथ में mean का 95% confidence interval भी निकालें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Statistical Thinking के केस स्टडीज़

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अभ्यास निर्देश

  • np.mean() का उपयोग करके mean fractional difference निकालें. पिछले अभ्यास से वैरिएबल f पहले से ही आपके namespace में है.
  • dcst.draw_bs_reps() का उपयोग करके mean fractional difference के 10,000 bootstrap replicates ड्रॉ करें. नतीजा bs_reps नाम के numpy array में स्टोर करें.
  • np.percentile() से 95% confidence interval निकालें.
  • स्क्रीन पर mean fractional improvement और 95% confidence interval प्रिंट करने के लिए 'Submit Answer' दबाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Compute the mean difference: f_mean
f_mean = ____

# Draw 10,000 bootstrap replicates: bs_reps
bs_reps = ____

# Compute 95% confidence interval: conf_int
conf_int = ____

# Print the result
print("""
mean frac. diff.: {0:.5f}
95% conf int of mean frac. diff.: [{1:.5f}, {2:.5f}]""".format(f_mean, *conf_int))
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