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Hypothesentest: Beeinflusst die Bahnzuweisung die Leistung?

Führe einen Bootstrap-Hypothesentest der Nullhypothese durch, dass die durchschnittliche relative Verbesserung beim Wechsel von Bahnen mit niedrigen zu hohen Nummern null ist. Verwende die relative Verbesserung als Teststatistik und interpretiere „mindestens so extrem wie“ so, dass die Teststatistik unter der Nullhypothese größer oder gleich dem beobachteten Wert ist.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fallstudien zum statistischen Denken

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Anleitung zur Übung

  • Erzeuge ein Array f_shift, indem du f so verschiebst, dass sein Mittelwert null ist. Du kannst die Variable f_mean aus den vorherigen Übungen verwenden.
  • Ziehe 100.000 Bootstrap-Replikate des Mittels von f_shift.
  • Berechne und gib den p-Wert aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Shift f: f_shift
f_shift = ____ - ____

# Draw 100,000 bootstrap replicates of the mean: bs_reps
bs_reps = ____

# Compute and report the p-value
p_val = ____(____ >= ____) / 100000
print('p =', p_val)
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