अवसर-लागत का सारांश (2)
अब जब आपने randomization distribution बना ली है, तो आप इसका उपयोग यह जाँचने के लिए करेंगे कि proportions में देखा गया अंतर null difference के अनुरूप है या नहीं। आप इस अनुरूपता (या उसके अभाव) को p-value से मापेंगे, यानी परम्यूट किए गए उन अंतरों का अनुपात जो देखे गए अंतर से कम या उसके बराबर हैं।
Permuted डेटासेट और मूल observed statistic आपके workspace में क्रमशः opp_perm और diff_orig के रूप में उपलब्ध हैं।
बिल्ट-इन infer फंक्शनों का उपयोग करते हुए visualize और get_p_value चलाएँ। ध्यान रखें कि null statistics मूल अंतर से ऊपर हैं, इसलिए p-value (जो दर्शाती है कि कोई null मान कितना बार अधिक चरम होता है) की गणना उन null मानों की गिनती करके की जाती है जो मूल अंतर से less हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Inference की बुनियाद
अभ्यास निर्देश
- सबसे पहले permuted statistics के sampling distribution को
visualizeकरें, जहाँobs_stat = diff_origका स्थान दिखाएँ, और नीचे के मानों कोdirection = "less"कमांड से रंगें। - फिर
get_p_valueको उन permuted statistics के अनुपात के रूप में गणना करें जोobs_stat = diff_origसेdirection = "less"हैं। - p-value निकालने के वैकल्पिक तरीके के तौर पर,
summarize()औरmean()का उपयोग करके यह अनुपात निकालें किopp_permमें permuted differences (जिसेstatकहा गया है) कितनी बार observed difference (जिसेdiff_origकहा गया है) से कम या बराबर होते हैं। - आप अपना ज्ञान जाँचने के लिए सबमिट करने से पहले
visualizeऔरget_p_valueदोनों में यह आज़मा सकते हैं:direction = "greater",direction = "two_sided", औरdirection = "less".
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Visualize the statistic
opp_perm %>%
___(___, ___)
# Calculate the p-value using `get_p_value`
opp_perm %>%
___(___, ___)
# Calculate the p-value using `summarize`
opp_perm %>%
summarize(p_value = ___)