वेबसाइट-समय का एक समानांतर उदाहरण
पता चलता है कि आपने पहले ही एक ऐसे A/B टेस्ट जैसा हायपोथिसिस टेस्ट किया है जिसमें आप किसी विज्ञापन कैंपेन से पहले और बाद में वेबसाइट पर बिताए गए समय में रुचि रखते हैं। Frog tongue force (जो वेबसाइट पर समय की तरह एक सतत मात्रा है) उसका एक समानांतर उदाहरण है। "Before" = Frog A और "after" = Frog B. आइए इसे फिर से उस परिदृश्य के साथ अभ्यास करें जो सचमुच before/after है।
अब हम no-hitter डेटासेट पर लौटते हैं। 1920 में, Major League Baseball ने कुछ अहम नियम बदले, जिनसे तथाकथित dead ball युग समाप्त हुआ। खास बात यह थी कि पिचर अब गेंद पर थूक या उसे घिस नहीं सकता था, जो पिचरों के पक्ष में बहुत फायदेमंद था। इस समस्या में आप A/B टेस्ट करेंगे ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या इन नियम परिवर्तनों के परिणामस्वरूप no-hitters की दर धीमी हो गई (अर्थात् no-hitters के बीच औसत समय लंबा हो गया), और आप अपने टेस्ट स्टैटिस्टिक के रूप में mean inter-no-hitter time के अंतर का उपयोग करेंगे। संबंधित युगों के inter-no-hitter times क्रमशः nht_dead और nht_live एरे में स्टोर हैं, जहाँ "nht" का अर्थ "no-hitter time" है।
क्योंकि आप इस अभ्यास में draw_perm_reps() फंक्शन का उपयोग करेंगे, इसलिए उसके कॉल सिग्नेचर को याद कर लेना उपयोगी होगा: draw_perm_reps(d1, d2, func, size=1) या आप यहाँ वापस देखें अध्याय 3 के उस अभ्यास को जहाँ आपने इसे परिभाषित किया था।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Statistical Thinking in Python (Part 2)
अभ्यास निर्देश
diff_of_means()का उपयोग करके observed mean inter-nohitter time का अंतर निकालें।draw_perm_reps()का उपयोग करके mean के अंतर के 10,000 permutation रिप्लिकेट्स जनरेट करें।- p-value की गणना करें और उसे प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute the observed difference in mean inter-no-hitter times: nht_diff_obs
nht_diff_obs = ____
# Acquire 10,000 permutation replicates of difference in mean no-hitter time: perm_replicates
perm_replicates = ____
# Compute and print the p-value: p
p = ____
print('p-val =', p)