ブートストラップ vs. 正規性
ピアソンの相関係数 R に対するブートストラップ信頼区間の結果を見てきました。では、平均の信頼区間のような一般的なケースではどうでしょうか？ なぜ stats.norm から得られる「正規」信頼区間ではなく、ブートストラップ信頼区間を使うのでしょうか？
ベンチャーキャピタルの投資を示す DataFrame（investments_df）が読み込まれており、パッケージとして pandas は pd、NumPy は np、SciPy からは stats が利用可能です。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ推測の基礎
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。
# Select just the companies in the Analytics market
analytics_df = ____[____ == 'Analytics']
# Confidence interval using the stats.norm function
norm_ci = stats.norm.____(alpha=____,
loc=____,
scale=____.std() / np.___(____))
# Construct a bootstrapped confidence interval
bootstrap_ci = stats.bootstrap(data=(____, ),
statistic=np.____)
print('Normal CI:', norm_ci)
print('Bootstrap CI:', bootstrap_ci.confidence_interval)