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  3. Python으로 하는 통계적 사고 (2부)
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연습 문제

단일 표본 부트스트랩 가설 검정

또 다른 어린 개구리인 Frog C를 연구했고, Frog B와 Frog C의 충격력이 비슷한지 확인하고자 합니다. 안타깝게도 Frog C의 개별 충격력 데이터는 없지만, 평균이 0.55 N이라는 것은 알고 있습니다. 원자료가 없으므로 순열 검정은 수행할 수 없고, Frog B와 Frog C의 힘이 같은 분포에서 나왔다는 가설도 평가할 수 없습니다. 대신 더 덜 제한적인 가설을 검정하겠습니다: Frog B의 평균 타격력은 Frog C와 같다.

부트스트랩 가설 검정을 설정하기 위해, 평균을 검정 통계량으로 사용합니다. 목표는 다음의 가설이 참일 때, 즉 Frog B의 충격력의 진짜 평균이 Frog C와 동일하다고 가정할 때, Frog B에서 관측된 평균 충격력보다 작거나 같은 값을 얻을 확률을 계산하는 것입니다. 먼저 Frog B의 모든 데이터를 평균이 0.55 N이 되도록 변환합니다. 이는 Frog B의 각 측정값에 Frog C의 평균을 더하고 Frog B의 평균을 빼는 작업입니다. 이렇게 하면 분산과 같은 Frog B 분포의 다른 특성은 그대로 유지됩니다.

지침

100 XP
  • Frog B의 충격력을 평균이 0.55 N이 되도록 변환하세요.
  • 변환한 힘의 평균에 대해 draw_bs_reps() 함수를 사용해 부트스트랩 복제를 10,000번 수행하세요.
  • 부트스트랩 복제 중 Frog B의 관측 평균 충격력보다 작은 비율로 p-값을 계산하세요. 여기서 관심 변수는 force_b입니다.
  • p-값을 출력하세요.