Khoảng tin cậy cho tốc độ trận không nhượng hit (no-hitter)
Xét lại các khoảng thời gian giữa các trận no-hitter trong kỷ nguyên bóng chày hiện đại. Hãy tạo 10.000 bản sao bootstrap của tham số tối ưu \(\tau\). Vẽ biểu đồ histogram cho các bản sao của bạn và báo cáo khoảng tin cậy 95%.
Bài tập này là một phần của khóa học
Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)
Hướng dẫn bài tập
- Tạo
10000bản sao bootstrap của \(\tau\) từ dữ liệunohitter_timesbằng hàmdraw_bs_reps()của bạn. Nhớ rằng \(\tau\) tối ưu được tính là giá trị trung bình của dữ liệu. - Tính khoảng tin cậy 95% bằng
np.percentile()với hai đối số: mảngbs_replicatesvà danh sách các bách phân vị — trong trường hợp này là2.5và97.5. - In khoảng tin cậy.
- Vẽ biểu đồ histogram cho các bản sao bootstrap của bạn. Phần này đã được làm sẵn, vì vậy hãy Gửi để xem biểu đồ!
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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, density=True)
_ = plt.xlabel(r'$\tau$ (games)')
_ = plt.ylabel('PDF')
# Show the plot
plt.show()