가설 검정: 레인 배정이 경기 성과에 영향을 미치는가?
낮은 번호 레인에서 높은 번호 레인으로 이동할 때 평균 분율 향상이 0이라는 귀무가설에 대해 부트스트랩 가설 검정을 수행하세요. 검정 통계량으로는 분율 향상을 사용하고, '적어도 관측값만큼 극단적'이란 귀무가설 하에서 검정 통계량이 관측값 이상인 경우를 의미합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
통계적 사고 사례 연구
연습 안내
f의 평균이 0이 되도록 이동시켜 배열f_shift를 만드세요. 이전 연습 문제에서 계산한 변수f_mean을 활용할 수 있습니다.f_shift평균의 부트스트랩 복제값을 100,000개 추출하세요.- p-값을 계산하고 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)