Hypothesis test: क्या महिलाएँ सेमी और फाइनल में एक जैसी तैरती हैं?

फाइनल और सेमीफाइनल के प्रदर्शन एक समान होने के हाइपोथिसिस को टेस्ट कीजिए, जहाँ आपका test statistic fractional improvement का mean है. Null hypothesis के अंतर्गत कोई test statistic उतना ही या उससे अधिक चरम (extreme) माना जाएगा जितना देखा गया है, अगर वह f_mean के बराबर या उससे बड़ा हो. f_mean पहले से ही आपके namespace में मौजूद है.

सेमीफाइनल और फाइनल के समय numpy ऐरे semi_times और final_times में दिए गए हैं.

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Statistical Thinking के केस स्टडीज़

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अभ्यास निर्देश

np.empty() का उपयोग करके 1000 permutation replicates रखने के लिए एक खाली ऐरे सेट करें. इस ऐरे को perm_reps कहें.
permutation replicates बनाने के लिए एक for लूप लिखें.
- अभी आपने जो swap_random() फंक्शन लिखा है, उससे एक permutation sample जनरेट करें. ऐरेज़ को semi_perm और final_perm में स्टोर करें.
- permutation sample से f का मान compute करें.
- permutation sample के mean को perm_reps ऐरे में स्टोर करें.
p-value compute करें और उसे स्क्रीन पर प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Set up array of permutation replicates
perm_reps = ____

for i in range(1000):
    # Generate a permutation sample
    semi_perm, final_perm = ____
    
    # Compute f from the permutation sample
    f = (____ - ____) / ____
    
    # Compute and store permutation replicate
    perm_reps[i] = ____

# Compute and print p-value
print('p =', ____(____ >= ____) / 1000)

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