平均提升幅度的估计
现在，您将估计水流效应的大小。计算高编号泳道相对于低编号泳道的平均分数提升，并给出该均值的 95% 置信区间。
本练习是课程的一部分
统计思维案例研习
练习说明
- 使用
np.mean()计算分数差的均值。上一个练习中的变量f已在您的命名空间中。 - 使用
dcst.draw_bs_reps()抽取 10,000 个分数差均值的自助法重复样本。将结果存入名为bs_reps的numpy数组。 - 使用
np.percentile()计算 95% 置信区间。 - 点击 "Submit Answer" 将平均分数提升及其 95% 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。
# Compute the mean difference: f_mean
f_mean = ____
# Draw 10,000 bootstrap replicates: bs_reps
bs_reps = ____
# Compute 95% confidence interval: conf_int
conf_int = ____
# Print the result
print("""
mean frac. diff.: {0:.5f}
95% conf int of mean frac. diff.: [{1:.5f}, {2:.5f}]""".format(f_mean, *conf_int))