无安打发生率的置信区间
再次考虑现代棒球时代的无安打间隔。请生成 10,000 个关于最优参数 \(\tau\) 的自助法重复值。绘制这些重复值的直方图，并给出 95% 置信区间。
本练习是课程的一部分
Python 统计思维（第 2 部分）
练习说明
- 使用您的
draw_bs_reps()函数，从nohitter_times数据生成10000个 \(\tau\) 的自助法重复值。回忆：最优的 \(\tau\) 是数据的均值。 - 使用
np.percentile()计算 95% 置信区间，需传入两个参数：数组bs_replicates，以及百分位数组成的列表——本例为2.5和97.5。 - 打印该置信区间。
- 绘制自助法重复值的直方图。此步骤已为您完成，点击提交即可查看图表！
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Draw bootstrap replicates of the mean no-hitter time (equal to tau): bs_replicates
bs_replicates = ____
# Compute the 95% confidence interval: conf_int
conf_int = ____
# Print the confidence interval
print('95% confidence interval =', ____, 'games')
# Plot the histogram of the replicates
_ = plt.hist(bs_replicates, bins=50, normed=True)
_ = plt.xlabel(r'$\tau$ (games)')
_ = plt.ylabel('PDF')
# Show the plot
plt.show()