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Contraste de hipótesis: ¿Nadan igual las mujeres en semifinales y finales?

Contrasta la hipótesis de que el rendimiento en finales y semifinales es idéntico usando la media de la mejora fraccional como estadístico de contraste. Bajo la hipótesis nula, se considera que el estadístico es al menos tan extremo como lo observado si es mayor o igual que f_mean, que ya está en tu espacio de nombres.

Los tiempos de semifinales y finales están en los arrays de numpy semi_times y final_times.

Este ejercicio forma parte del curso

Casos prácticos de pensamiento estadístico

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea un array vacío para contener 1000 réplicas por permutación usando np.empty(). Llama a este array perm_reps.
  • Escribe un bucle for para generar réplicas por permutación.
    • Genera una muestra por permutación usando la función swap_random() que acabas de escribir. Guarda los arrays en semi_perm y final_perm.
    • Calcula el valor de f a partir de la muestra por permutación.
    • Almacena la media de la muestra por permutación en el array perm_reps.
  • Calcula el valor p e imprímelo en pantalla.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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)
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