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Ein Analogon zur Verweildauer auf der Website

Es stellt sich heraus, dass du bereits einen Hypothesentest analog zu einem A/B-Test durchgeführt hast, bei dem dich interessiert, wie viel Zeit vor und nach einer Werbekampagne auf der Website verbracht wird. Die Zungenkraft der Frösche (eine kontinuierliche Größe wie die Verweildauer auf der Website) ist ein Analogon. „Vorher“ = Frosch A und „nachher“ = Frosch B. Üben wir das noch einmal mit etwas, das tatsächlich ein Vorher/Nachher-Szenario ist.

Wir kehren zum No-Hitter-Datensatz zurück. Im Jahr 1920 führte die Major League Baseball wichtige Regeländerungen ein, die die sogenannte Dead-Ball-Ära beendeten. Wichtig war, dass der Pitcher den Ball nicht mehr anspucken oder aufrauen durfte – eine Praxis, die Pitchern sehr zugutekam. In dieser Aufgabe führst du einen A/B-Test durch, um zu bestimmen, ob diese Regeländerungen zu einer geringeren Rate an No-Hittern führten (d. h. längere durchschnittliche Zeit zwischen No-Hittern). Als Teststatistik verwendest du die Differenz der durchschnittlichen Zeiten zwischen No-Hittern. Die Zeiten zwischen No-Hittern für die jeweiligen Epochen sind in den Arrays nht_dead und nht_live gespeichert, wobei „nht“ für „no-hitter time“ steht.

Da du in dieser Übung deine Funktion draw_perm_reps() verwenden wirst, ist es vielleicht hilfreich, dir ihre Signatur in Erinnerung zu rufen: draw_perm_reps(d1, d2, func, size=1) oder sogar zurückzublättern zur Übung aus Kapitel 3, in der du sie definiert hast.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistical Thinking in Python (Teil 2)

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Berechne die beobachtete Differenz der durchschnittlichen Zeiten zwischen No-Hittern mit diff_of_means().
  • Erzeuge 10.000 Permutationsreplikate der Differenz der Mittelwerte mit draw_perm_reps().
  • Berechne den p-Wert und gib ihn aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Compute the observed difference in mean inter-no-hitter times: nht_diff_obs
nht_diff_obs = ____

# Acquire 10,000 permutation replicates of difference in mean no-hitter time: perm_replicates
perm_replicates = ____


# Compute and print the p-value: p
p = ____
print('p-val =', p)
Code bearbeiten und ausführen