1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Sampling у Python
Connected

вправа

Обчислення довірчих інтервалів

Ви ознайомилися з двома методами обчислення довірчих інтервалів: методом квантилів і методом стандартної помилки. Метод стандартної помилки передбачає використання оберненої функції розподілу (inverse CDF) нормального розподілу для розрахунку довірчих інтервалів. У цій вправі ви застосуєте обидва підходи до даних Spotify.

Доступні spotify_population, spotify_sample і bootstrap_distribution; pandas та numpy завантажені зі звичними псевдонімами, а norm імпортовано з scipy.stats.

Інструкції 1/2

undefined XP
  • 1
    • Згенеруйте 95% довірчий інтервал методом квантилів на бутстреп-розподілі, встановивши квантиль 0.025 як lower_quant, а квантиль 0.975 — як upper_quant.
  • 2

    Згенеруйте 95% довірчий інтервал методом стандартної помилки з бутстреп-розподілу.

    • Обчисліть point_estimate як середнє значення bootstrap_distribution, а standard_error — як стандартне відхилення bootstrap_distribution.
    • Обчисліть lower_se як квантиль 0.025 оберненої CDF нормального розподілу із середнім point_estimate та стандартним відхиленням standard_error.
    • Обчисліть upper_se як квантиль 0.975 тієї самої оберненої CDF.