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準決勝と決勝の差に関するパラメータ推定

準決勝から決勝にかけての平均改善率と、その平均の 95% 信頼区間を計算しましょう。前の演習で計算した NumPy 配列 f は、すでに名前空間に用意されています。

この演習はコースの一部です

統計的思考 ケーススタディ

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演習の手順

  • f の平均を計算し、結果を f_mean に格納します。
  • f の平均に対するブートストラップ複製を 10,000 個生成し、結果を bs_reps に格納します。
  • これらのブートストラップ複製から 95% 信頼区間を計算します。
  • '回答を送信' をクリックして、平均と信頼区間を画面に出力しましょう。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Mean fractional time difference: f_mean
f_mean = ____

# Get bootstrap reps of mean: bs_reps
bs_reps = ____

# Compute confidence intervals: conf_int
conf_int = ____

# Report
print("""
mean frac. diff.: {0:.5f}
95% conf int of mean frac. diff.: [{1:.5f}, {2:.5f}]""".format(f_mean, *conf_int))
コードを編集して実行