决赛与半决赛差异的参数估计
计算从半决赛到决赛的平均相对提升幅度，并给出该均值的 95% 置信区间。您在上一个练习中得到的 NumPy 数组 f 已在您的命名空间中。
本练习是课程的一部分
统计思维案例研习
练习说明
- 计算
f的均值，并将结果存为f_mean。 - 生成 10,000 个关于
f的均值的自助法重复样本。将结果存为bs_reps。 - 基于这些自助法重复样本计算 95% 置信区间。
- 点击 "提交答案" 将均值和置信区间打印到屏幕上。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Mean fractional time difference: f_mean
f_mean = ____
# Get bootstrap reps of mean: bs_reps
bs_reps = ____
# Compute confidence intervals: conf_int
conf_int = ____
# Report
print("""
mean frac. diff.: {0:.5f}
95% conf int of mean frac. diff.: [{1:.5f}, {2:.5f}]""".format(f_mean, *conf_int))