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Sampling with replacement

बूटस्ट्रैपिंग औसत (mean) के कॉन्फिडेंस इंटरवल निकालने के लिए बेहतरीन है; अब आप यही अभ्यास करेंगे!

nba_weights में NBA खिलाड़ियों के वज़न (किलोग्राम में) दिए गए हैं: 

nba_weights = [96.7, 101.1, 97.9, 98.1, 98.1, 
               100.3, 101.0, 98.0, 97.4]

आप इस लिस्ट का उपयोग करके NBA खिलाड़ियों के औसत वज़न के 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल की गणना करना चाहते हैं.

निम्नलिखित आपके लिए इम्पोर्ट किए गए हैं: random, और numpy as np.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Monte Carlo Simulations

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • random.choices() का उपयोग करके लिस्ट से 9 heights को, replacement के साथ, 1,000 बार सैंपल करें.
  • अपने सिम्यूलेशन परिणामों के लिए mean और 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल निकालें, और कॉन्फिडेंस इंटरवल के निचले सिरे को lower तथा ऊपरी सिरे को upper में असाइन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

simu_weights = []

# Sample nine values from nba_weights with replacement 1000 times
for i in range(____):
    bootstrap_sample = ____
    simu_weights.append(np.mean(bootstrap_sample))

# Calculate the mean and 95% confidence interval of the mean for your results
mean_weight = ____
upper = ____
lower = ____
print(mean_weight, lower, upper)
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