순열 검정 방법

EDA와 모수 추정 결과를 보면, 준결승에서 결승으로의 기록 향상 여부를 명확히 판단하기가 어렵습니다. 다음 연습 문제에서는 준결승과 결승 간에 성적 차이가 없다는 귀무가설을 검정할 것입니다. 이를 위해 순열 검정이 적합하며, f의 평균값을 검정 통계량으로 사용합니다. 다음 중 귀무가설 하에서 검정 통계량을 시뮬레이션하는 올바른 방법은 무엇일까요?

• 전략 1
• 각 선수의 종목/거리별 준결승 기록 배열과 결승 기록 배열을 준비합니다.
• 각 배열을 순서대로 살펴보면서, 각 인덱스에서 50% 확률로 결승 배열과 준결승 배열의 값을 서로 교환합니다.
• 변환된 결승 및 준결승 배열로 f를 계산한 후, f의 평균을 구합니다.
• 전략 2
• 각 선수의 종목/거리별 준결승 기록 배열과 결승 기록 배열을 이어 붙여 총 96개의 항목을 만듭니다.
• np.permutation() 함수를 사용해 이어 붙인 배열을 무작위로 섞습니다. 섞인 배열의 앞쪽 48개 항목을 "준결승"으로, 나머지 48개 항목을 "결승"으로 지정합니다.
• 이 새로운 준결승 및 결승 배열로 f를 계산한 후, f의 평균을 구합니다.
• 전략 3
• 이전 연습 문제에서 사용한 배열 f를 가져옵니다.
• f의 각 항목에 동일한 확률로 1 또는 -1을 곱합니다.
• 이 새로운 배열의 평균을 계산하여 검정 통계량으로 사용합니다.
• 전략 4
• 수영 기록 배열을 입력받아 f를 계산하는 compute_f(semi_times, final_times) 함수를 정의합니다.
• dcst.draw_perm_reps(semi_times, final_times, compute_f)를 사용하여 순열 복제값을 추출합니다.