1. Uczyć się
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Studia przypadków w myśleniu statystycznym
Connected

Exercise

Test hipotezy: czy to może być dziełem przypadku?

Analiza EDA i regresja liniowa dają dość jednoznaczne wyniki. Aby jednak dopełnić analizę efektu zygzaka, przetestujesz hipotezę, że przydział torów nie ma żadnego związku ze średnią ułamkową różnicą między torami parzystymi a nieparzystymi – za pomocą testu permutacyjnego. Jako statystykę testową wykorzystasz współczynnik korelacji Pearsona, który możesz obliczyć przy użyciu dcst.pearson_r(). Zmienne lanes i f_13 są już dostępne w przestrzeni nazw.

Instrukcje

100 XP
  • Oblicz zaobserwowany współczynnik korelacji Pearsona i zapisz go jako rho.
  • Zainicjalizuj tablicę do przechowywania 10 000 replik permutacyjnych rho, używając np.empty(). Nadaj tablicy nazwę perm_reps_rho.
  • Napisz pętlę for, aby wygenerować repliki permutacyjne.
    • Przetasuj tablicę lanes przy użyciu np.random.permutation().
    • Oblicz współczynnik korelacji Pearsona między przetasowaną tablicą lanes a f_13. Wynik zapisz w perm_reps_rho.
  • Oblicz i wyświetl wartość p. Za wartości „co najmniej tak samo ekstremalne" przyjmij te, dla których współczynnik korelacji Pearsona jest większy lub równy zaobserwowanemu.