Resampling परिणामों का विज़ुअलाइज़ेशन

अब आप पिछले अभ्यास की अपनी simulation के परिणामों को visualize करेंगे! आप nba_weights के साथ काम जारी रखेंगे, जिसमें NBA खिलाड़ियों के एक समूह का वज़न (किलोग्राम में) है:

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

यह रहा आपके पिछले अभ्यास का simulation कोड:

simu_weights = []
for i in range(1000):
    bootstrap_sample = random.choices(nba_weights, k=9)
    simu_weights.append(np.mean(bootstrap_sample))
mean_weight = np.mean(simu_weights)
upper = np.quantile(simu_weights, 0.975)
lower = np.quantile(simu_weights, 0.025)
print(mean_weight, lower, upper)

पिछले अभ्यास में जो simu_weights सूची आपने बनाई थी, वह आपके लिए लोड कर दी गई है. इसी तरह mean_weight, lower और upper भी पहले से परिभाषित हैं, जो आपके confidence interval के mean और 2.5% तथा 97.5% quantile मान हैं.

निम्नलिखित पैकेज आपके लिए पहले से लोड हैं: random, numpy as np, seaborn as sns, और matplotlib.pyplot as plt.