ПочатиПочніть безкоштовно

Довірчий інтервал для частоти «no-hitter»

Знову розгляньте інтервали між іграми без хітів (no-hitter) у сучасну добу бейсболу. Згенеруйте 10 000 бутстреп-реплікатів оптимального параметра \(\tau\). Побудуйте гістограму ваших реплікатів і наведіть 95% довірчий інтервал.

Ця вправа є частиною курсу

Статистичне мислення в Python (Частина 2)

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Згенеруйте 10000 бутстреп-реплікатів \(\tau\) з даних nohitter_times, використовуючи вашу функцію draw_bs_reps(). Пам'ятайте, що оптимальне \(\tau\) обчислюють як середнє даних.
  • Обчисліть 95% довірчий інтервал за допомогою np.percentile(), передавши два аргументи: масив bs_replicates і список перценилів — у цьому випадку 2.5 та 97.5.
  • Виведіть довірчий інтервал.
  • Побудуйте гістограму ваших бутстреп-реплікатів. Це вже зроблено для вас, тож натисніть Надіслати, щоб побачити графік!

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()
Редагувати та запускати код