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
Anleitung zur Übung
- Erzeuge ein Array
f_shift, indem dufso verschiebst, dass sein Mittelwert null ist. Du kannst die Variablef_meanaus 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)