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치환 표본 생성하기

영상에서, 치환 표본(permutation sampling)은 두 변수가 동일한 확률분포를 가진다는 가설을 모의 실험하는 훌륭한 방법이라고 배웠습니다. 이는 자주 검정하게 되는 가설이므로, 이번 연습에서는 두 데이터 세트로부터 치환 표본을 생성하는 함수를 작성해 보겠습니다.

기억하세요. 각각 n1, n2개의 원소를 가진 두 배열의 치환 표본은 다음과 같이 만듭니다. 두 배열을 이어 붙인 뒤(concatenate), 결합한 배열의 원소들을 무작위로 섞고, 처음 n1개의 원소를 첫 번째 배열의 치환 표본으로, 마지막 n2개의 원소를 두 번째 배열의 치환 표본으로 취합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 하는 통계적 사고 (2부)

강의 보기

연습 안내

  • np.concatenate()를 사용해 두 입력 배열을 하나로 결합하세요. data1과 data2를 하나의 인수 (data1, data2)로 전달해야 합니다.
  • np.random.permutation()을 사용해 결합한 배열을 무작위로 섞으세요.
  • permuted_data의 처음 len(data1)개의 원소를 perm_sample_1에, 마지막 len(data2)개의 원소를 perm_sample_2에 저장하세요. 실무에서는 슬라이싱 :len(data1)와 len(data1):를 사용해 permuted_data를 나누면 됩니다.
  • perm_sample_1과 perm_sample_2를 반환하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

def permutation_sample(data1, data2):
    """Generate a permutation sample from two data sets."""

    # Concatenate the data sets: data
    data = ____

    # Permute the concatenated array: permuted_data
    permuted_data = ____

    # Split the permuted array into two: perm_sample_1, perm_sample_2
    perm_sample_1 = permuted_data[____]
    perm_sample_2 = permuted_data[____]

    return perm_sample_1, perm_sample_2
코드 편집 및 실행