200 m stile libero con intervallo di confidenza
Ora metterai in pratica la stima dei parametri e il calcolo degli intervalli di confidenza determinando media e mediana dei tempi delle batterie dei 200 stile libero maschili. La mediana è utile perché è insensibile alle code pesanti nella distribuzione dei tempi, ad esempio i nuotatori più lenti nelle batterie. mens_200_free_heats è ancora presente nel tuo namespace.
Questo esercizio fa parte del corso
Casi di studio nel pensiero statistico
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola i tempi medi e mediani di gara, salvandoli nelle variabili
mean_timeemedian_time. I tempi sono contenuti inmens_200_free_heats. - Genera 10.000 replicati bootstrap sia della media sia della mediana usando
dcst.draw_bs_reps(). Salva i risultati inbs_reps_meanebs_reps_median. - Calcola gli intervalli di confidenza al 95% per media e mediana usando i replicati bootstrap e
np.percentile(). - Premi "Invia risposta" per stampare i risultati a schermo!
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Compute mean and median swim times
mean_time = ____
median_time = ____
# Draw 10,000 bootstrap replicates of the mean and median
bs_reps_mean = ____
bs_reps_median = ____
# Compute the 95% confidence intervals
conf_int_mean = ____
conf_int_median = ____
# Print the result to the screen
print("""
mean time: {0:.2f} sec.
95% conf int of mean: [{1:.2f}, {2:.2f}] sec.
median time: {3:.2f} sec.
95% conf int of median: [{4:.2f}, {5:.2f}] sec.
""".format(mean_time, *conf_int_mean, median_time, *conf_int_median))