仮説検定：レーン割り当ては成績に影響するか？
「低番号レーンから高番号レーンへの移動による平均分率改善はゼロである」という帰無仮説についてブートストラップ仮説検定を行いましょう。検定統計量には分率改善を使い、「少なくとも同程度に極端」とは、帰無仮説のもとでの検定統計量が観測値以上であることを意味します。
この演習はコースの一部です
統計的思考 ケーススタディ
演習の手順
fをシフトして平均がゼロになる配列f_shiftを作成しましょう。前の演習で計算した変数f_meanを使用できます。f_shiftの平均について、100,000 個のブートストラップ反復標本を抽出しましょう。- p 値を計算して出力しましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Shift f: f_shift
f_shift = ____ - ____
# Draw 100,000 bootstrap replicates of the mean: bs_reps
bs_reps = ____
# Compute and report the p-value
p_val = ____(____ >= ____) / 100000
print('p =', p_val)