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Permutation test: वाइल्ड टाइप बनाम हेटेरोज़ाइगोट

Permutation test का उपयोग करके यह परिकल्पना जाँचें कि हेटेरोज़ाइगोट और वाइल्ड टाइप के bout lengths समान वितरण से आए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Statistical Thinking के केस स्टडीज़

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अभ्यास निर्देश

  • वास्तविक डेटासेट्स के means का अंतर (हेटेरोज़ाइगोट माइनस वाइल्ड टाइप bout lengths) निकालें और परिणाम वैरिएबल diff_means_exp में रखें. numpy arrays bout_lengths_wt और bout_lengths_het पहले से आपके namespace में उपलब्ध हैं.
  • dcst.draw_perm_reps() का उपयोग करके means के अंतर के 10,000 permutation replicates ड्रॉ करें. आप dcst.diff_of_means() फंक्शन भी उपयोग कर सकते हैं, और परिणाम perm_reps में संग्रहीत करें.
  • p-value निकालें, जहाँ "at least as extreme as" की परिभाषा यह है कि शून्य परिकल्पना के तहत means का अंतर प्रायोगिक रूप से देखे गए मान से बड़ा या उसके बराबर हो.
  • p-value स्क्रीन पर प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Compute the difference of means: diff_means_exp
diff_means_exp = ____ - ____

# Draw permutation replicates: perm_reps
perm_reps = ____(____, ____, 
                               ____, size=____)

# Compute the p-value: p-val
p_val = ____(____ >= ____) / len(____)

# Print the result
print('p =', p_val)
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