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Permutation प्रैक्टिस

क्या NBA खिलाड़ी औसत अमेरिकी वयस्क पुरुषों से अधिक वजनी होते हैं? अब आप NBA खिलाड़ियों और अमेरिकी वयस्क पुरुषों के बीच औसत अंतर (किलोग्राम में) के 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल की गणना करने में रुचि रखते हैं. आप दिए गए दो लिस्ट का उपयोग करेंगे.

अंतर की जाँच करने के लिए permutation बेहतरीन है, इसलिए यहीं पर आप यही resampling विधि इस्तेमाल करेंगे!

nba_weights = [96.7, 101.1, 97.9, 98.1, 98.1, 100.3, 101.0, 98.0, 97.4, 100.5, 100.3, 100.2, 100.6]
us_adult_weights = [75.1, 100.1, 95.2, 81.0, 72.0, 63.5, 80.0, 97.1, 94.3, 80.3, 93.5, 85.8, 95.1]

ध्यान दें कि ऊपर दी गई प्रत्येक लिस्ट में 13 वज़न दिए गए हैं.

आपके लिए ये पहले से इम्पोर्ट किए गए हैं: random, numpy as np, seaborn as sns, और matplotlib.pyplot as plt.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Monte Carlo Simulations

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • all_weights को एक लिस्ट के रूप में परिभाषित करें जिसमें nba_weights और us_adult_weights दोनों के मान शामिल हों.
  • np.random.permutation() का उपयोग करके all_weights पर permutation करें.
  • पहले 13 परमीटेटेड सैंपल्स को perm_nba में और बचे हुए 13 को perm_adult में असाइन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Define all_weights
all_weights = ____
simu_diff = []

for i in range(1000):
	# Perform the permutation on all_weights
    perm_sample = ____
    # Assign the permutated samples to perm_nba and perm_adult
    perm_nba, perm_adult = ____, ____
    perm_diff = np.mean(perm_nba) - np.mean(perm_adult)
    simu_diff.append(perm_diff)
mean_diff = np.mean(nba_weights) - np.mean(us_adult_weights) 
upper = np.quantile(simu_diff, 0.975)
lower = np.quantile(simu_diff, 0.025)
print(mean_diff, lower, upper)
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