1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Analityka klientów i testy A/B w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Zrozumieć przedziały ufności

W tym ćwiczeniu rozwiniesz intuicję dotyczącą tego, jak różne wartości parametrów wpływają na przedziały ufności. Zbadasz za pomocą funkcji get_ci(), jak zmiany poszczególnych parametrów poszerzają lub zawężają przedział ufności. Poniżej znajdziesz sygnaturę funkcji, gdzie cl to poziom ufności, a sd to odchylenie standardowe.

def get_ci(value, cl, sd):
  loc = sci.norm.ppf(1 - cl/2)
  rng_val = sci.norm.cdf(loc - value/sd)

  lwr_bnd = value - rng_val
  upr_bnd = value + rng_val 

  return_val = (lwr_bnd, upr_bnd)
  return(return_val)

Instrukcje 1/3

undefined XP
  • 1

    Wyznacz przedział ufności dla wartości 1, poziomu ufności równego 0,975 i odchylenia standardowego 0,5.

  • 2

    Powtórz obliczenia, zmieniając poziom ufności na 0,95, a odchylenie standardowe na 2. Zostaw wartość bez zmian – niech wynosi 1.

  • 3

    Na koniec zaktualizuj kod tak, aby odchylenie standardowe wynosiło 0,001, pozostawiając poziom ufności i wartość takie same jak w poprzedniej części. Porównaj trzy otrzymane przedziały ufności. Jak wydają się one zależeć od użytych parametrów?