एक सिंगल permutation जनरेट करना
अगले कुछ अभ्यासों में, हम permutation testing का उपयोग करके एक significance test चलाएँगे। जैसा कि वीडियो में चर्चा की गई, हम देखना चाहते हैं कि दोनों डिज़ाइन — A और B — से आने वाले दान की राशि में कोई अंतर है या नहीं। मान लीजिए कि आपने दोनों वर्ज़न कुछ दिनों तक चलाए और A पर 500 तथा B पर 700 दान इकट्ठा हुए, जो donations_A और donations_B वैरिएबल्स में स्टोर हैं।
सबसे पहले हमें means के अंतर के लिए एक null distribution जनरेट करना है। इसके लिए हम डेटासेट की कई permutations बनाएँगे और हर केस में means का अंतर निकालेंगे।
पहले, एक permutation जनरेट करें और permuted डेटासेट के लिए means का अंतर निकालें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Statistical Simulation
अभ्यास निर्देश
np.concatenate()का उपयोग करकेdonations_Aऔरdonations_Bदोनों arrays को जोड़ें औरdataको असाइन करें.np.random.permutation()का उपयोग करके एक सिंगल permutation लें और उसेpermको असाइन करें.permuted_Aऔरpermuted_Bके mean मानों का अंतर निकालें और उसेdiff_in_meansके रूप में स्टोर करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Concatenate the two arrays donations_A and donations_B into data
len_A, len_B = len(donations_A), len(donations_B)
data = ____([donations_A, donations_B])
# Get a single permutation of the concatenated length
perm = ____(len(donations_A) + len(donations_B))
# Calculate the permutated datasets and difference in means
permuted_A = data[perm[:len(donations_A)]]
permuted_B = data[perm[len(donations_A):]]
diff_in_means = ____
print("Difference in the permuted mean values = {}.".format(diff_in_means))