Toetsstatistieken visualiseren
In deze oefening benader je de nulhypothese door de verdeling van een toetsstatistiek te vergelijken die op twee verschillende manieren is verkregen.
Eerst bekijk je twee "populaties", gegroepeerd naar vroege en late tijden, en bereken je de verdeling van de toetsstatistiek. Daarna shuffle je de twee populaties, zodat de data niet langer op tijd is geordend en elk een mix van vroege en late tijden bevat, en bereken je de verdeling van de toetsstatistiek opnieuw.
Om je op weg te helpen hebben we de twee groepsduur-sets, group_duration_short en group_duration_long, en twee functies, shuffle_and_split() en plot_test_statistic(), alvast geladen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Introductie tot lineaire modellering in Python
Oefeninstructies
- Gebruik
np.random.choice()omgroup_duration_shortengroup_duration_longte herbemonsteren, en neem het verschil tussen de hersteekproeven om detest_statistic_unshuffledte berekenen. - Gebruik
shuffle_and_split()op de originelegroup_duration_shortengroup_duration_long(in deze volgorde opgegeven) om twee nieuwe gemengde populaties te maken. - Herbemonster de geschuffelde populaties, en trek
resample_shortaf vanresample_longom een nieuwetest_statistic_shuffledte berekenen. - Gebruik
plot_test_statistic()om beide verdelingen van de toetsstatistiek te plotten en visueel te vergelijken.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# From the unshuffled groups, compute the test statistic distribution
resample_short = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_long = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
test_statistic_unshuffled = ____ - ____
# Shuffle two populations, cut in half, and recompute the test statistic
shuffled_half1, shuffled_half2 = shuffle_and_split(____, ____)
resample_half1 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_half2 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
test_statistic_shuffled = resample_half2 - resample_half1
# Plot both the unshuffled and shuffled results and compare
fig = plot_test_statistic(____, label='Unshuffled')
fig = plot_test_statistic(____, label='Shuffled')