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Test par permutation sur des données de grenouilles

La force moyenne de frappe de la Grenouille A était de 0,71 newton (N), et celle de la Grenouille B de 0,42 N, pour une différence de 0,29 N. Il est possible que les grenouilles frappent avec la même force et que cette différence observée soit due au hasard. Vous allez calculer la probabilité d'obtenir au moins 0,29 N de différence entre les forces moyennes de frappe en supposant que les distributions de forces de frappe des deux grenouilles sont identiques. Nous utiliserons un test par permutation avec comme statistique de test la différence des moyennes pour vérifier cette hypothèse.

Pour vous faciliter la tâche, les données ont été stockées dans les tableaux force_a et force_b.

Cette activité fait partie du cours

Réflexion statistique en Python (partie 2)

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Instructions de l’exercice

  • Définissez une fonction avec la signature d'appel diff_of_means(data_1, data_2) qui retourne la différence des moyennes entre deux ensembles de données, soit la moyenne de data_1 moins la moyenne de data_2.
  • Utilisez cette fonction pour calculer la différence empirique des moyennes observée chez les grenouilles.
  • Générez 10 000 répliques par permutation de la différence des moyennes.
  • Calculez la valeur p.
  • Affichez la valeur p.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

def diff_of_means(data_1, data_2):
    """Difference in means of two arrays."""

    # The difference of means of data_1, data_2: diff
    diff = ____

    return diff

# Compute difference of mean impact force from experiment: empirical_diff_means
empirical_diff_means = ____

# Draw 10,000 permutation replicates: perm_replicates
perm_replicates = draw_perm_reps(____, ____,
                                 ____, size=10000)

# Compute p-value: p
p = np.sum(____ >= ____) / len(____)

# Print the result
print('p-value =', p)
Modifier et exécuter le code