शून्य परिकल्पना (Null Hypothesis)
इस अभ्यास में, हम शून्य परिकल्पना इस रूप में बाँधते हैं:
छोटे और बड़े समय-अवधि का कुल तय की गई दूरी पर कोई प्रभाव नहीं है.
हम "शून्य इफेक्ट साइज" का अर्थ यह लेते हैं कि अगर हम छोटे और बड़े समय के सैंपल्स को आपस में शफल करें, ताकि दो नए सैंपल्स में छोटे और बड़े दोनों तरह की ट्रिप्स का मिश्रण हो, और फिर टेस्ट स्टैटिस्टिक निकालें, तो औसतन उसका मान शून्य होगा.
इस अभ्यास में आपका लक्ष्य शफलिंग और रिसैम्पलिंग करना है. पहले से दिए गए group_duration_short और group_duration_long से शुरू कीजिए, जो बिना शफल किए समय-अवधि वाले समूह हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Linear Modeling परिचय
अभ्यास निर्देश
- दोनों populations को जोड़ने के लिए
np.concatenate()का उपयोग करें, और फिर उस कंटेनर के अंदर के मानों को शफल करने के लिएnp.random.shuffle()चलाएँ. shuffle_bucketको आधा स्लाइस करें और हरshuffle_halfको रिसैम्पल करने के लिएnp.random.choice()का उपयोग करें.test_statisticकोresample_half2में सेresample_half1घटाकर compute करें.effect_sizeकोtest_statisticकेnp.mean()के रूप में compute करें, और परिणाम प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Shuffle the time-ordered distances, then slice the result into two populations.
shuffle_bucket = np.____((group_duration_short, group_duration_long))
np.random.shuffle(____)
slice_index = len(shuffle_bucket)//2
shuffled_half1 = shuffle_bucket[0:____]
shuffled_half2 = shuffle_bucket[____:]
# Create new samples from each shuffled population, and compute the test statistic
resample_half1 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_half2 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
test_statistic = ____ - ____
# Compute and print the effect size
effect_size = np.mean(____)
print('Test Statistic, after shuffling, mean = {}'.format(____))