Amostragem com substituição
O bootstrapping é excelente para calcular intervalos de confiança para médias; agora você praticará exatamente isso!
nba_weights contém os pesos de um grupo de NBA jogadores em quilogramas:
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% do peso médio dos jogadores do NBA usando essa lista.
Os seguintes foram importados para você: random, e numpy como np.
Este exercício faz parte do curso
Simulações de Monte Carlo em Python
Instruções de exercício
- Use o site
random.choices()para obter uma amostra de nove alturas da lista 1.000 vezes, com substituição. - Calcule a média e o intervalo de confiança de 95% para os resultados da simulação, atribuindo a extremidade inferior do intervalo de confiança a
lowere a extremidade superior aupper.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo 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)