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Test de permutation sur des données de grenouilles

La force de frappe moyenne de la grenouille A était de 0,71 newton (N) et celle de la grenouille B de 0,42 N, soit 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 de force de frappe moyenne sous l’hypothèse que les distributions des forces de frappe des deux grenouilles sont identiques. Nous utilisons un test de permutation avec pour statistique de test la différence de moyennes pour évaluer cette hypothèse.

Pour votre confort, les données ont été stockées dans les tableaux force_a et force_b.

Cet exercice fait partie du cours

Réflexion statistique en Python (Partie 2)

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Instructions

  • Définissez une fonction avec la signature d’appel diff_of_means(data_1, data_2) qui renvoie la différence de moyennes entre deux ensembles de données, la moyenne de data_1 moins la moyenne de data_2.
  • Utilisez cette fonction pour calculer la différence de moyennes empirique observée chez les grenouilles.
  • Générez 10 000 réplicats par permutation de la différence de moyennes.
  • Calculez la p-value.
  • Affichez la p-value.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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)
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