ComeçarComece de graça

Tempo dos 200 m livre com intervalo de confiança

Agora, você vai praticar a estimação de parâmetros e o cálculo de intervalos de confiança ao calcular a média e a mediana do tempo de nado nas eliminatórias dos 200 m livre masculino. A mediana é útil porque é imune a caudas pesadas na distribuição dos tempos, como os nadadores mais lentos nas eliminatórias. mens_200_free_heats ainda está no seu namespace.

Este exercício faz parte do curso

Estudos de caso em pensamento estatístico

Ver curso

Instruções do exercício

  • Calcule os tempos médios e medianos de nado, armazenando-os nas variáveis mean_time e median_time. Os tempos de nado estão em mens_200_free_heats.
  • Gere 10.000 réplicas bootstrap de cada um, média e mediana, usando dcst.draw_bs_reps(). Armazene os resultados em bs_reps_mean e bs_reps_median.
  • Calcule os intervalos de confiança de 95% para a média e a mediana usando as réplicas bootstrap e np.percentile().
  • Clique em "Enviar Resposta" para imprimir os resultados na tela!

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Compute mean and median swim times
mean_time = ____
median_time = ____

# Draw 10,000 bootstrap replicates of the mean and median
bs_reps_mean = ____
bs_reps_median = ____


# Compute the 95% confidence intervals
conf_int_mean = ____
conf_int_median = ____

# Print the result to the screen
print("""
mean time: {0:.2f} sec.
95% conf int of mean: [{1:.2f}, {2:.2f}] sec.

median time: {3:.2f} sec.
95% conf int of median: [{4:.2f}, {5:.2f}] sec.
""".format(mean_time, *conf_int_mean, median_time, *conf_int_median))
Editar e executar o código