Practică cu permutări

Jucătorii NBA sunt mai grei decât bărbații adulți din SUA? Vrei să calculezi intervalul de încredere de 95% pentru diferența medie (în kilograme) dintre jucătorii NBA și bărbații adulți din SUA. Vei folosi cele două liste de mai jos.

Permutarea este ideală atunci când testezi diferențe, așa că aceasta este metoda de reeșantionare pe care o vei utiliza!

nba_weights = [96.7, 101.1, 97.9, 98.1, 98.1, 100.3, 101.0, 98.0, 97.4, 100.5, 100.3, 100.2, 100.6]
us_adult_weights = [75.1, 100.1, 95.2, 81.0, 72.0, 63.5, 80.0, 97.1, 94.3, 80.3, 93.5, 85.8, 95.1]

Observă că fiecare dintre listele de mai sus conține câte 13 greutăți.

Următoarele biblioteci au fost deja importate: random, numpy ca np, seaborn ca sns și matplotlib.pyplot ca plt.

Acest exercițiu face parte din cursul

Simulări Monte Carlo în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Definește all_weights ca o listă care conține valorile din nba_weights și us_adult_weights.
Efectuează permutarea pe all_weights folosind np.random.permutation().
Atribuie primele 13 eșantioane permutate variabilei perm_nba și celelalte 13 variabilei perm_adult.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Define all_weights
all_weights = ____
simu_diff = []

for i in range(1000):
	# Perform the permutation on all_weights
    perm_sample = ____
    # Assign the permutated samples to perm_nba and perm_adult
    perm_nba, perm_adult = ____, ____
    perm_diff = np.mean(perm_nba) - np.mean(perm_adult)
    simu_diff.append(perm_diff)
mean_diff = np.mean(nba_weights) - np.mean(us_adult_weights) 
upper = np.quantile(simu_diff, 0.975)
lower = np.quantile(simu_diff, 0.025)
print(mean_diff, lower, upper)

Editează și rulează codul