2015 年也有同樣的問題嗎？
你想知道這是否是競技游泳泳池的常見問題。為了回答這個問題，請對 2015 年 FINA 世界游泳錦標賽的成績做類似的分析。也就是說，計算從第 1–3 水道到第 6–8 水道的平均相對改善幅度，並給出平均值的 95% 信賴區間。同時檢定平均相對改善幅度為 0 的假設。
陣列 swimtime_low_lanes_15 和 swimtime_high_lanes_15 已提供相關資料。
本練習屬於課程
統計思維個案研究
練習說明
- 使用陣列
swimtime_low_lanes_15和swimtime_high_lanes_15計算相對改善幅度f，並計算f的平均值儲存為f_mean。 - 抽取 10,000 次
f平均值的自助法（bootstrap）重複樣本。 - 計算平均相對改善幅度的 95% 信賴區間。
- 平移
f以建立f_shift，使其平均值為 0。 - 抽取 100,000 次
f_shift平均值的自助法重複樣本。 - 計算 p 值。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Compute f and its mean
f = (____ - ____) / ____
f_mean = ____
# Draw 10,000 bootstrap replicates
bs_reps = ____
# Compute 95% confidence interval
conf_int = ____
# Shift f
f_shift = ____ - ____
# Draw 100,000 bootstrap replicates of the mean
bs_reps = ____
# Compute the p-value
p_val = ____(____ >= ____) / 100000
# Print the results
print("""
mean frac. diff.: {0:.5f}
95% conf int of mean frac. diff.: [{1:.5f}, {2:.5f}]
p-value: {3:.5f}""".format(f_mean, *conf_int, p_val))