Interval de încredere pentru rata de meciuri fără eliminări
Revin la intervalele dintre meciurile fără eliminări din era modernă a baseballului. Generează 10.000 de replici bootstrap ale parametrului optim \(\tau\). Trasează o histogramă a replicilor și raportează un interval de încredere de 95%.
Acest exercițiu face parte din cursul
Gândire statistică în Python (Partea 2)
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Generează
10000replici bootstrap ale lui \(\tau\) din datelenohitter_times, folosind funcțiadraw_bs_reps(). Reamintește-ți că valoarea optimă a lui \(\tau\) se calculează ca media datelor. - Calculează intervalul de încredere de 95% folosind
np.percentile()și transmițând două argumente: array-ulbs_replicatesși lista de percentile – în acest caz2.5și97.5. - Afișează intervalul de încredere.
- Trasează o histogramă a replicilor bootstrap. Aceasta a fost deja pregătită pentru tine, așa că apasă Trimite răspunsul pentru a vedea graficul!
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Draw bootstrap replicates of the mean no-hitter time (equal to tau): bs_replicates
bs_replicates = ____
# Compute the 95% confidence interval: conf_int
conf_int = ____
# Print the confidence interval
print('95% confidence interval =', ____, 'games')
# Plot the histogram of the replicates
_ = plt.hist(bs_replicates, bins=50, density=True)
_ = plt.xlabel(r'$\tau$ (games)')
_ = plt.ylabel('PDF')
# Show the plot
plt.show()