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ノーヒッター発生率の信頼区間

近代野球におけるノーヒッター間隔をもう一度考えます。最適パラメータ \(\tau\) のブートストラップ複製を 10,000 個生成してください。複製のヒストグラムを描き、95% 信頼区間を報告しましょう。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ統計思考（パート2）

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演習の手順

  • nohitter_times データから draw_bs_reps() 関数を使って \(\tau\) のブートストラップ複製を 10000 個生成します。最適な \(\tau\) はデータの平均として計算されることを思い出してください。
  • np.percentile() を使って 95% 信頼区間を計算します。2 つの引数を渡します：配列 bs_replicates と、今回のパーセンタイルを表すリスト 2.5 と 97.5。
  • 信頼区間を出力します。
  • ブートストラップ複製のヒストグラムを描きます。これはすでに用意してあるので、送信してプロットを確認してください！

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。

# 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, normed=True)
_ = plt.xlabel(r'$\tau$ (games)')
_ = plt.ylabel('PDF')

# Show the plot
plt.show()
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