Vizualizace p-hodnoty

V tomto cvičení vizualizuješ p-hodnotu – tedy pravděpodobnost, že efekt (neboli „rychlost"), který jsme odhadli, vznikl náhodnou variací ve vzorku. Tvým cílem je znázornit ji jako podíl bodů v distribuci zamíchaných testovacích statistik, které leží napravo od průměru testovací statistiky („velikost efektu") vypočítaného z nezamíchaných vzorků.

Aby ses mohl/a rovnou pustit do práce, máš předem načteny group_duration_short a group_duration_long a funkce compute_test_statistic(), shuffle_and_split() a plot_test_statistic_effect()

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do lineárního modelování v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí compute_test_statistic() získej test_statistic_unshuffled z group_duration_short a group_duration_long; pak vypočítej velikost efektu pomocí np.mean().
Pomocí shuffle_and_split() vytvoř shuffle_half1 a shuffle_half2 a pomocí compute_test_statistic() vypočítej test_statistic_shuffled.
Vytvoř booleovskou masku condition pro hodnoty test_statistic_shuffled, které jsou větší nebo rovny effect_size, a tuto masku pak použij k výpočtu p_value.
Vypiš p_value a vykresli obě testovací statistiky pomocí plot_test_statistic_effect().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Compute the test stat distribution and effect size for two population groups
test_statistic_unshuffled = compute_test_statistic(____, ____)
effect_size = np.mean(____)

# Randomize the two populations, and recompute the test stat distribution
shuffled_half1, ____ = shuffle_and_split(group_duration_short, ____)
test_statistic_shuffled = compute_test_statistic(shuffled_half1, ____)

# Compute the p-value as the proportion of shuffled test stat values >= the effect size
condition = ____ >= ____
p_value = len(test_statistic_shuffled[____]) / len(test_statistic_shuffled)

# Print p-value and overplot the shuffled and unshuffled test statistic distributions
print("The p-value is = {}".format(____))
fig = plot_test_stats_and_pvalue(test_statistic_unshuffled, test_statistic_shuffled)

Upravit a spustit kód