Začněte nyníZačněte zdarma

Permutační test na datech o žabách

Průměrná síla úderu žáby A byla 0,71 Newtonů (N), žáby B pak 0,42 N – rozdíl tedy činí 0,29 N. Je možné, že obě žáby udeří stejnou silou a pozorovaný rozdíl vznikl jen náhodou. Vypočítáš pravděpodobnost, že za platnosti hypotézy o totožném rozložení sil úderu u obou žab dostaneme rozdíl průměrů alespoň 0,29 N. K otestování této hypotézy použijeme permutační test s testovou statistikou ve formě rozdílu průměrů.

Data jsou pro tvoje pohodlí uložena v polích force_a a force_b.

Toto cvičení je součástí kurzu

Statistical Thinking in Python (Part 2)

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Definuj funkci se signaturou diff_of_means(data_1, data_2), která vrátí rozdíl průměrů dvou datových sad – průměr data_1 minus průměr data_2.
  • Pomocí této funkce vypočítej empirický rozdíl průměrů pozorovaný u žab.
  • Vygeneruj 10 000 permutačních replikátů rozdílu průměrů.
  • Vypočítej p-hodnotu.
  • Vypiš p-hodnotu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

def diff_of_means(data_1, data_2):
    """Difference in means of two arrays."""

    # The difference of means of data_1, data_2: diff
    diff = ____

    return diff

# Compute difference of mean impact force from experiment: empirical_diff_means
empirical_diff_means = ____

# Draw 10,000 permutation replicates: perm_replicates
perm_replicates = draw_perm_reps(____, ____,
                                 ____, size=10000)

# Compute p-value: p
p = np.sum(____ >= ____) / len(____)

# Print the result
print('p-value =', p)
Upravit a spustit kód