Aan de slagBegin gratis

Parameterinschattingen van het verschil tussen finales en halve finales

Bereken de gemiddelde fractionele verbetering van de halve finales naar de finales, samen met een 95%-betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde. De NumPy-array f die je in de vorige oefening hebt berekend, staat in je namespace.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Casestudies in statistisch denken

Bekijk cursus

Oefeninstructies

  • Bereken het gemiddelde van f en sla het resultaat op in f_mean.
  • Genereer 10.000 bootstrap-replicaties van het gemiddelde van f. Sla de resultaten op in bs_reps.
  • Bereken een 95%-betrouwbaarheidsinterval op basis van deze bootstrap-replicaties.
  • Klik op 'Antwoord verzenden' om het gemiddelde en het betrouwbaarheidsinterval op het scherm te printen.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# 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))
Code bewerken en uitvoeren