Kom igångKom igång gratis

Uppskattning av genomsnittlig förbättring

Nu ska du uppskatta hur stor strömeffekten är. Beräkna den genomsnittliga fraktionella förbättringen för simmare i en högnumrerad bana jämfört med en lågnumrerad bana, tillsammans med ett 95%-konfidensintervall för medelvärdet.

Den här övningen är en del av kursen

Fallstudier i statistiskt tänkande

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Beräkna det genomsnittliga fraktionella värdet med hjälp av np.mean(). Variabeln f från föregående övning finns redan i ditt namnrymdsomfång.
  • Dra 10 000 bootstrap-replikat av det genomsnittliga fraktionella värdet med dcst.draw_bs_reps(). Spara resultatet i en numpy-array med namnet bs_reps.
  • Beräkna 95%-konfidensintervallet med np.percentile().
  • Klicka på 'Skicka in svar' för att skriva ut det genomsnittliga fraktionella värdet och 95%-konfidensintervallet på skärmen.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Compute the mean difference: f_mean
f_mean = ____

# Draw 10,000 bootstrap replicates: bs_reps
bs_reps = ____

# Compute 95% confidence interval: conf_int
conf_int = ____

# Print the result
print("""
mean frac. diff.: {0:.5f}
95% conf int of mean frac. diff.: [{1:.5f}, {2:.5f}]""".format(f_mean, *conf_int))
Redigera och kör kod