1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Pythonで学ぶ線形モデリング入門
Connected

演習

帰無仮説

この演習では、次のように帰無仮説を定義します。

短時間・長時間という観測時間の違いは、総移動距離に影響しない。

ここで「効果量がゼロ」とは、短時間と長時間のサンプルを相互にシャッフルして、どちらの新しいサンプルにも短時間・長時間の移動が混在するようにしたうえで検定統計量を計算すると、平均的にはその値がゼロになる、という解釈です。

この演習の目標は、シャッフルとリサンプリングを実行することです。あらかじめ与えられている、シャッフル前の時間グループ group_duration_short と group_duration_long から始めてください。

指示

100 XP
  • np.concatenate() を使って2つの母集団を結合し、その入れ物の中身を np.random.shuffle() でシャッフルします。
  • shuffle_bucket を半分にスライスし、各 shuffle_half から np.random.choice() でリサンプルします。
  • test_statistic を、resample_half2 から resample_half1 を引いて計算します。
  • effect_size を test_statistic の np.mean() として計算し、結果を出力します。