BaşlayınÜcretsiz başlayın

No-hitter hızına güven aralığı

Beyzbolun modern dönemindeki no-hitter aralıklarını tekrar ele al. En uygun parametre \(\tau\) için 10.000 bootstrap kopyası üret. Kopyalarının bir histogramını çiz ve %95 güven aralığını bildir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 2)

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • nohitter_times verisinden \(\tau\) için draw_bs_reps() fonksiyonunu kullanarak 10000 bootstrap kopyası üret. En uygun \(\tau\) değerinin verinin ortalaması olarak hesaplandığını unutma.
  • np.percentile() kullanarak %95 güven aralığını hesapla; iki argüman geçir: bs_replicates dizisi ve yüzdeliklerin listesi — bu durumda 2.5 ve 97.5.
  • Güven aralığını yazdır.
  • Bootstrap kopyalarının bir histogramını çiz. Bu senin için hazırlandı; grafiği görmek için gönder tuşuna bas!

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır