Jak provést permutační test

Na základě naší EDA a odhadů parametrů je těžké rozeznat zlepšení výkonu od semifinále k finále. V dalším cvičení otestuješ hypotézu, že mezi semifinálovými a finálovými výkony není žádný rozdíl. K tomu se hodí permutační test. Jako testovací statistiku použijeme průměrnou hodnotu f. Která z následujících strategií simuluje získání testovací statistiky za platnosti nulové hypotézy?

• Strategie 1
• Vezmi pole semifinálových časů a pole finálových časů pro každého plavce a každou kombinaci stylu/vzdálenosti.
• Projdi každé pole a pro každý index prohoď záznam v příslušném finálovém a semifinálovém poli s pravděpodobností 50 %.
• Z výsledných finálových a semifinálových polí vypočítej f a poté průměr f.
• Strategie 2
• Vezmi pole semifinálových časů a pole finálových časů pro každého plavce a každou kombinaci stylu/vzdálenosti a zřetěz je, čímž získáš celkem 96 záznamů.
• Zřetězené pole zamíchej pomocí funkce np.permutation(). Přiřaď prvních 48 záznamů zamíchaného pole jako „semifinálové" a posledních 48 jako „finálové".
• Z těchto nových semifinálových a finálových polí vypočítej f a poté průměr f.
• Strategie 3
• Vezmi pole f, které jsme použili v předchozím cvičení.
• Každý záznam pole f vynásob hodnotou 1 nebo -1 se stejnou pravděpodobností.
• Průměr tohoto nového pole použij jako testovací statistiku.
• Strategie 4
• Definuj funkci se signaturou compute_f(semi_times, final_times) pro výpočet f ze zadaných polí plaveckých časů.
• Vytáhni permutační repliku pomocí dcst.draw_perm_reps(semi_times, final_times, compute_f).