Začněte nyníZačněte zdarma

Test hypotézy: Plavou ženy v semifinále a finále stejně?

Otestuj hypotézu, že výkon v semifinále a finále je identický. Jako testovou statistiku použij průměr relativního zlepšení. Testová statistika je v rámci nulové hypotézy považována za stejně extrémní nebo extrémnější než pozorovaná hodnota, pokud je větší nebo rovna hodnotě f_mean, která je již dostupná ve tvém pracovním prostoru.

Časy ze semifinále a finále jsou uloženy v polích numpy s názvy semi_times a final_times.

Toto cvičení je součástí kurzu

Případové studie ve statistickém myšlení

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Pomocí np.empty() vytvoř prázdné pole pro 1 000 permutačních replikátů. Pojmenuj ho perm_reps.
  • Napiš smyčku for, která vygeneruje permutační replikáty.
    • Pomocí funkce swap_random(), kterou jsi právě napsal/a, vygeneruj permutační vzorek. Výsledná pole ulož do proměnných semi_perm a final_perm.
    • Vypočítej hodnotu f z permutačního vzorku.
    • Uložte průměr permutačního vzorku do pole perm_reps.
  • Vypočítej p-hodnotu a vypiš ji na obrazovku.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Set up array of permutation replicates
perm_reps = ____

for i in range(1000):
    # Generate a permutation sample
    semi_perm, final_perm = ____
    
    # Compute f from the permutation sample
    f = (____ - ____) / ____
    
    # Compute and store permutation replicate
    perm_reps[i] = ____

# Compute and print p-value
print('p =', ____(____ >= ____) / 1000)
Upravit a spustit kód