नो-हिटर दर पर कॉन्फिडेंस इंटरवल
आधुनिक बेसबॉल युग के inter-no-hitter intervals पर फिर से विचार करें. optimal पैरामीटर \(\tau\) के 10,000 bootstrap replicates बनाइए. अपने replicates का एक histogram प्लॉट कीजिए और 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल बताइए.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Statistical Thinking in Python (Part 2)
अभ्यास निर्देश
nohitter_timesडेटा से अपनेdraw_bs_reps()फंक्शन का उपयोग करके \(\tau\) के10000bootstrap replicates जनरेट करें. याद रखें, optimal \(\tau\) डेटा के mean के रूप में निकाला जाता है.np.percentile()का उपयोग करके 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल निकालें. इसमें दो आर्ग्युमेंट्स पास करें: arraybs_replicates, और परसेंटाइल्स की लिस्ट — यहाँ2.5और97.5.- कॉन्फिडेंस इंटरवल प्रिंट करें.
- अपने bootstrap replicates का histogram प्लॉट करें. यह आपके लिए पहले से सेट है, तो प्लॉट देखने के लिए सबमिट करें!
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Draw bootstrap replicates of the mean no-hitter time (equal to tau): bs_replicates
bs_replicates = ____
# Compute the 95% confidence interval: conf_int
conf_int = ____
# Print the confidence interval
print('95% confidence interval =', ____, 'games')
# Plot the histogram of the replicates
_ = plt.hist(bs_replicates, bins=50, density=True)
_ = plt.xlabel(r'$\tau$ (games)')
_ = plt.ylabel('PDF')
# Show the plot
plt.show()