MulaiMulai sekarang secara gratis

Membuat satu permutasi

Dalam beberapa latihan berikut, kita akan menjalankan uji signifikansi menggunakan pengujian permutasi. Seperti dibahas dalam video, kita ingin melihat apakah ada perbedaan pada donasi yang dihasilkan oleh dua desain — A dan B. Misalkan Anda telah menjalankan kedua versi selama beberapa hari dan menghasilkan 500 donasi pada A dan 700 donasi pada B, yang disimpan dalam variabel donations_A dan donations_B.

Kita terlebih dahulu perlu membuat sebaran nol (null distribution) untuk selisih rata-rata. Kita akan mencapainya dengan menghasilkan beberapa permutasi dari himpunan data dan menghitung selisih rata-rata untuk tiap kasus.

Pertama, mari buat satu permutasi dan hitung selisih rata-rata untuk himpunan data yang telah dipermutasi.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Simulasi Statistik di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Gabungkan dua array donations_A dan donations_B menggunakan np.concatenate() dan simpan ke data.
  • Dapatkan satu permutasi menggunakan np.random.permutation() dan simpan ke perm.
  • Hitung selisih nilai rata-rata dari permuted_A dan permuted_B sebagai diff_in_means.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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))
Edit dan Jalankan Kode