2015 年的赛事也有这个问题吗？
您想弄清楚，这是否是竞技游泳泳池中的常见问题。为此，请对 2015 年国际泳联世界锦标赛的结果进行类似分析。也就是说，计算从第 1–3 泳道到第 6–8 泳道的平均相对改善值，并给出其 95% 置信区间。同时，检验平均相对改善为 0 的假设。
数组 swimtime_low_lanes_15 和 swimtime_high_lanes_15 含有相关数据。
本练习是课程的一部分
统计思维案例研习
练习说明
- 使用数组
swimtime_low_lanes_15和swimtime_high_lanes_15计算相对改善f，并将f的均值保存为f_mean。 - 抽取 10,000 次关于均值
f的自助法（bootstrap）重复。 - 计算平均相对改善的 95% 置信区间。
- 平移
f得到f_shift，使其均值为 0。 - 抽取 100,000 次关于
f_shift的均值的自助法重复。 - 计算 p 值。
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 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))