Zacznij terazZacznij za darmo

Test hipotezy: czy przypisanie do toru wpływa na wyniki?

Przeprowadź bootstrapowy test hipotezy zerowej mówiącej, że średnia ułamkowa poprawa wyników przy przejściu z torów o niskich numerach na tory o wysokich numerach wynosi zero. Jako statystykę testową przyjmij ułamkową poprawę wyników, a sformułowanie „co najmniej tak ekstremalny jak" rozumiej tak, że statystyka testowa przy hipotezie zerowej jest większa lub równa wartości zaobserwowanej.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Utwórz tablicę f_shift, przesuwając wartości f tak, aby ich średnia wynosiła zero. Możesz użyć zmiennej f_mean obliczonej w poprzednich ćwiczeniach.
  • Wylosuj 100 000 replikatów bootstrapowych średniej z f_shift.
  • Oblicz i wyświetl p-wartość.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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)
Edytuj i uruchom kod