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

cvičení

Generování permutačního vzorku

Ve videu sis ukázal/a, že permutační vzorkování je skvělý způsob, jak simulovat hypotézu, že dvě proměnné mají stejné rozdělení pravděpodobnosti. Jde o hypotézu, kterou budeš chtít testovat poměrně často – v tomto cvičení proto napíšeš funkci, která permutační vzorek ze dvou datových sad vygeneruje.

Nezapomeň: permutační vzorek dvou polí s n1 a n2 záznamy vznikne tak, že pole spojíš dohromady, náhodně promícháš obsah spojeného pole a pak vezmeš prvních n1 záznamů jako permutační vzorek prvního pole a posledních n2 záznamů jako permutační vzorek druhého pole.

Pokyny

100 XP
  • Spoj dvě vstupní pole do jednoho pomocí np.concatenate(). Nezapomeň předat data1 a data2 jako jeden argument (data1, data2).
  • Použij np.random.permutation() pro náhodné přeuspořádání spojeného pole.
  • Ulož prvních len(data1) záznamů z permuted_data jako perm_sample_1 a zbývající záznamy jako perm_sample_2. V praxi to zvládneš pomocí řezů :len(data1) a len(data1): aplikovaných na permuted_data.
  • Vrať perm_sample_1 a perm_sample_2.