1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Statistical Thinking in Python (Part 2)
Connected

cvičení

Jednovýběrový bootstrap test hypotézy

Studovala se další mladá žába – žába C – a chceš zjistit, zda mají žába B a žába C podobné síly dopadu. Bohužel nemáš k dispozici naměřené síly dopadu žáby C, ale víš, že jejich průměr je 0,55 N. Protože nemáš původní data, nelze provést permutační test ani ověřit hypotézu, že síly žáby B a žáby C pocházejí ze stejného rozdělení. Proto otestuješ jinou, méně přísnou hypotézu: průměrná síla úderu žáby B se rovná průměrné síle úderu žáby C.

Pro nastavení bootstrap testu hypotézy použiješ jako testovací statistiku průměr. Pamatuj, že cílem je vypočítat pravděpodobnost, že průměrná síla dopadu bude menší nebo rovna pozorované hodnotě u žáby B za předpokladu, že platí hypotéza, podle níž se skutečný průměr sil dopadu žáby B rovná průměru žáby C. Nejprve přeložíš všechna data žáby B tak, aby jejich průměr byl 0,55 N. To zahrnuje přičtení průměrné síly žáby C a odečtení průměrné síly žáby B od každého měření žáby B. Ostatní vlastnosti rozdělení žáby B, jako je rozptyl, zůstanou nezměněny.

Pokyny

100 XP
  • Přelož síly dopadu žáby B tak, aby jejich průměr byl 0,55 N.
  • Pomocí funkce draw_bs_reps() vytvoř 10 000 bootstrap replikátů průměru přeložených sil.
  • Vypočítej p-hodnotu jako podíl bootstrap replikátů, které jsou menší než pozorovaná průměrná síla dopadu žáby B. Proměnná zájmu je zde force_b.
  • Vypiš p-hodnotu.