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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

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea un array f_shift, desplazando f de forma que su media sea cero. Puedes usar la variable f_mean calculada 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)
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