Ora visualizzerai i risultati della simulazione dell'esercizio precedente! Continuerai a lavorare con nba_weights, che contiene i pesi in chilogrammi di un gruppo di giocatori NBA:

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

Ecco il codice della simulazione dell'esercizio precedente:

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)

L'elenco simu_weights che hai generato nell'ultimo esercizio è già caricato. Allo stesso modo, mean_weight, lower e upper sono già definiti come la media e i quantili al 2,5% e al 97,5% per il tuo intervallo di confidenza.

I seguenti pacchetti sono già stati caricati: random, numpy come np, seaborn come sns e matplotlib.pyplot come plt.

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