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Hypothesentest: Schwimmen Frauen im Halbfinale und Finale gleich?

Teste die Hypothese, dass die Leistungen im Finale und im Halbfinale identisch sind, und nutze den Mittelwert der relativen Verbesserung als Teststatistik. Die Teststatistik unter der Nullhypothese gilt als mindestens so extrem wie die Beobachtung, wenn sie größer oder gleich f_mean ist, das bereits in deinem Namespace vorhanden ist.

Die Zeiten aus Halbfinale und Finale sind in den numpy-Arrays semi_times und final_times enthalten.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fallstudien zum statistischen Denken

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Anleitung zur Übung

  • Lege mit np.empty() ein leeres Array mit 1000 Permutationsreplikaten an. Nenne dieses Array perm_reps.
  • Schreibe eine for-Schleife, um Permutationsreplikate zu erzeugen.
    • Erzeuge mit der soeben geschriebenen Funktion swap_random() eine Permutationsstichprobe. Speichere die Arrays in semi_perm und final_perm.
    • Berechne den Wert von f aus der Permutationsstichprobe.
    • Speichere den Mittelwert der Permutationsstichprobe im Array perm_reps.
  • Berechne den p-Wert und gib ihn auf dem Bildschirm aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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)
Code bearbeiten und ausführen