仮説をどのように検定すべきか？

ここでは、プール内のわずかな流れが原因と思われる、高レーン番号側へのレーン偏向の有無に関心があります。この場合、検定すべき帰無仮説として自然なのは、「低レーン番号から高レーン番号へ向かう平均改善率はゼロである」というものです。この帰無仮説をシミュレートするうえで、適切な方法はどれでしょうか？

復習として確認しておくと、配列 swimtime_low_lanes と swimtime_high_lanes にはそれぞれレーン1〜3とレーン6〜8の泳タイムが格納されており、改善率は f = (swimtime_low_lanes - swimtime_high_lanes) / swimtime_low_lanes と定義されています。

選択肢

確率0.5で swimtime_low_lanes[i] と swimtime_high_lanes[i] をランダムに入れ替えます。この入れ替えた配列から改善率を計算します。検定統計量は、この新しい f 配列の平均値です。

swimtime_high_lanes の要素をシャッフルし、シャッフルした配列と swimtime_low_lanes 配列から f を再計算します。検定統計量は、この新しい f 配列の平均値です。

両配列の平均が一致するよう、swimtime_low_lanes と swimtime_high_lanes に定数を加えてシフトします。このシフトした配列から改善率 f_shift を計算し、f_shift の平均のブートストラップ複製を求めます。

f から f の平均を引いて f_shift を生成し、この f_shift の平均のブートストラップ複製を求めます。

(3)と(4)のどちらでも機能します。両者は同等です。

演習

仮説をどのように検定すべきか？

指示

選択肢

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}演習

指示

選択肢

演習