Prueba de hipótesis: ¿afecta el carril al rendimiento?
Realiza una prueba de hipótesis con bootstrap de la hipótesis nula de que la mejora fraccional media al pasar de carriles con números bajos a carriles con números altos es cero. Toma la mejora fraccional como tu estadístico de prueba y entiende "al menos tan extremo como" como que el estadístico de prueba bajo la hipótesis nula es mayor o igual que lo observado.
Este ejercicio forma parte del curso
Casos prácticos de pensamiento estadístico
Instrucciones del ejercicio
- Crea un array
f_shift, desplazandofde forma que su media sea cero. Puedes usar la variablef_meancalculada en ejercicios anteriores. - Genera 100.000 réplicas bootstrap de la media de
f_shift. - Calcula e imprime el valor p.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# 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)