放回抽樣
自助抽樣非常適合用來計算平均數的信賴區間；接下來你就要實作看看！
nba_weights 包含一組 NBA 球員的體重（單位：公斤）：
nba_weights = [96.7, 101.1, 97.9, 98.1, 98.1,
100.3, 101.0, 98.0, 97.4]
你想用這個清單來估計 NBA 球員平均體重的 95% 信賴區間。
以下模組已為你匯入：random，以及將 numpy 匯入為 np。
本練習屬於課程
Python 的 Monte Carlo 模擬
練習說明
- 使用
random.choices()，以放回抽樣的方式，從清單中每次抽取 9 筆，重複 1,000 次。 - 計算模擬結果的平均值與 95% 信賴區間，並將信賴區間的下限指定給
lower、上限指定給upper。
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。
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)