Visualizar estadísticas de prueba

En este ejercicio, te acercarás a la hipótesis nula comparando la distribución de una estadística de prueba obtenida de dos formas distintas.

Primero, examinarás dos «poblaciones», agrupadas por tiempos tempranos y tardíos, y calcularás la distribución de la estadística de prueba. Después, baraja las dos poblaciones, de modo que los datos ya no estén ordenados temporalmente y cada una tenga una mezcla de tiempos tempranos y tardíos, y vuelve a calcular la distribución de la estadística de prueba.

Para empezar, hemos precargado los dos grupos de duraciones, group_duration_short y group_duration_long, y dos funciones, shuffle_and_split() y plot_test_statistic().

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Introducción al modelado lineal en Python

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Instrucciones del ejercicio

Usa np.random.choice() para volver a muestrear group_duration_short y group_duration_long, y resta los remuestreos para calcular test_statistic_unshuffled.
Usa shuffle_and_split() sobre los group_duration_short y group_duration_long originales (en este orden) para crear dos nuevas poblaciones mezcladas.
Vuelve a muestrear las poblaciones barajadas y resta resample_short de resample_long para calcular un nuevo test_statistic_shuffled.
Usa plot_test_statistic() para trazar ambas distribuciones de la estadística de prueba y compáralas visualmente.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# From the unshuffled groups, compute the test statistic distribution
resample_short = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_long = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
test_statistic_unshuffled = ____ - ____

# Shuffle two populations, cut in half, and recompute the test statistic
shuffled_half1, shuffled_half2 = shuffle_and_split(____, ____)
resample_half1 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_half2 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
test_statistic_shuffled = resample_half2 - resample_half1

# Plot both the unshuffled and shuffled results and compare
fig = plot_test_statistic(____, label='Unshuffled')
fig = plot_test_statistic(____, label='Shuffled')

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