Zacznij terazZacznij za darmo

Test permutacyjny na danych dotyczących żab

Średnia siła uderzenia żaby A wyniosła 0,71 niutona (N), a żaby B – 0,42 N, co daje różnicę 0,29 N. Możliwe, że obie żaby uderzają z tą samą siłą, a zaobserwowana różnica jest jedynie dziełem przypadku. Obliczysz prawdopodobieństwo uzyskania różnicy średnich sił uderzenia wynoszącej co najmniej 0,29 N, przy założeniu, że rozkłady sił uderzenia obu żab są identyczne. Do przetestowania tej hipotezy stosujemy test permutacyjny z różnicą średnich jako statystyką testową.

Dla wygody dane zostały zapisane w tablicach force_a i force_b.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zdefiniuj funkcję o sygnaturze diff_of_means(data_1, data_2), która zwraca różnicę średnich dwóch zbiorów danych – średnią data_1 minus średnią data_2.
  • Użyj tej funkcji, aby obliczyć empiryczną różnicę średnich zaobserwowaną u żab.
  • Wygeneruj 10 000 replikacji permutacyjnych różnicy średnich.
  • Oblicz p-wartość.
  • Wyświetl p-wartość.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

def diff_of_means(data_1, data_2):
    """Difference in means of two arrays."""

    # The difference of means of data_1, data_2: diff
    diff = ____

    return diff

# Compute difference of mean impact force from experiment: empirical_diff_means
empirical_diff_means = ____

# Draw 10,000 permutation replicates: perm_replicates
perm_replicates = draw_perm_reps(____, ____,
                                 ____, size=10000)

# Compute p-value: p
p = np.sum(____ >= ____) / len(____)

# Print the result
print('p-value =', p)
Edytuj i uruchom kod