Вибірка з поверненням
Бутстрепінг чудово підходить для обчислення довірчих інтервалів для середніх значень; зараз ви потренуєтеся саме в цьому!
nba_weights містить маси групи гравців НБА у кілограмах:
nba_weights = [96.7, 101.1, 97.9, 98.1, 98.1,
100.3, 101.0, 98.0, 97.4]
Ви хочете обчислити 95% довірчий інтервал для середньої маси гравців НБА, використовуючи цей список.
Для вас уже імпортовано: random та numpy як np.
Ця вправа є частиною курсу
Моделювання Монте-Карло в Python
Інструкції до вправи
- Використайте
random.choices(), щоб 1 000 разів вибрати по дев'ять значень зі списку із поверненням. - Обчисліть середнє та 95% довірчий інтервал для результатів моделювання, записавши нижню межу інтервалу в
lower, а верхню — вupper.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
simu_weights = []
# Sample nine values from nba_weights with replacement 1000 times
for i in range(____):
bootstrap_sample = ____
simu_weights.append(np.mean(bootstrap_sample))
# Calculate the mean and 95% confidence interval of the mean for your results
mean_weight = ____
upper = ____
lower = ____
print(mean_weight, lower, upper)