НачатьНачать бесплатно

Доверительный интервал для частоты игр без хитов

Снова рассмотрим интервалы между играми без хитов в современную эпоху бейсбола. Сгенерируйте 10 000 бутстрап-реплик оптимального параметра \(\tau\). Постройте гистограмму реплик и укажите 95%-й доверительный интервал.

Это упражнение является частью курса

Статистическое мышление на Python (часть 2)

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Сгенерируйте 10000 бутстрап-реплик параметра \(\tau\) на основе данных nohitter_times, используя функцию draw_bs_reps(). Напомним, что оптимальное значение \(\tau\) вычисляется как среднее значение данных.
  • Вычислите 95%-й доверительный интервал с помощью np.percentile(), передав два аргумента: массив bs_replicates и список процентилей — в данном случае 2.5 и 97.5.
  • Выведите доверительный интервал.
  • Постройте гистограмму бутстрап-реплик. Этот шаг уже выполнен за вас — нажмите «Отправить ответ», чтобы увидеть график!

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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, normed=True)
_ = plt.xlabel(r'$\tau$ (games)')
_ = plt.ylabel('PDF')

# Show the plot
plt.show()
Редактировать и запускать код