Amostragem com reposição
Bootstrap é excelente para calcular intervalos de confiança para médias; agora você vai praticar exatamente isso!
nba_weights contém os pesos, em quilogramas, de um grupo de jogadores da NBA:
nba_weights = [96.7, 101.1, 97.9, 98.1, 98.1,
100.3, 101.0, 98.0, 97.4]
Você está interessado em calcular o intervalo de confiança de 95% da média do peso dos jogadores da NBA usando essa lista.
Os seguintes itens já foram importados para você: random e numpy como np.
Este exercício faz parte do curso
Simulações de Monte Carlo em Python
Instruções do exercício
- Use
random.choices()para amostrar nove alturas da lista 1.000 vezes, com reposição. - Calcule a média e o intervalo de confiança de 95% para os resultados da sua simulação, atribuindo o limite inferior do intervalo a
lowere o limite superior aupper.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
simu_weights = []
# Sample nine values from nba_weights with replacement 1000 times
for i in range(____):
bootstrap_sample = ____
simu_weights.append(np.mean(bootstrap_sample))
# Calculate the mean and 95% confidence interval of the mean for your results
mean_weight = ____
upper = ____
lower = ____
print(mean_weight, lower, upper)