ÎncepețiÎncepe gratuit

Test de ipoteză: se încetinesc înotătorii?

Acum vom testa ipoteza nulă conform căreia timpul de segment al înotătorului nu este corelat deloc cu distanța parcursă în cursă. Vom folosi coeficientul de corelație Pearson (calculat cu dcst.pearson_r()) ca statistică de test.

Acest exercițiu face parte din cursul

Studii de caz în gândirea statistică

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează corelația Pearson observată și stocheaz-o în rho.
  • Folosind np.empty(), inițializează array-ul de 10.000 de replici de permutare ale corelației Pearson și denumește-l perm_reps_rho.
  • Scrie o buclă for care să:
    • Amestece array-ul cu numerele de segment folosind np.random.permutation() și să îl denumești scrambled_split_number.
    • Calculeze coeficientul de corelație Pearson dintre array-ul amestecat al numerelor de segment și timpii medii pe segment, stocând rezultatul în perm_reps_rho.
  • Calculează p-value-ul și afișează-l pe ecran. Consideră că „cel puțin la fel de extrem" înseamnă că valoarea corelației Pearson este cel puțin egală cu cea observată.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Observed correlation
rho = ____

# Initialize permutation reps
perm_reps_rho = ____

# Make permutation reps
for i in range(10000):
    # Scramble the split number array
    scrambled_split_number = ____
    
    # Compute the Pearson correlation coefficient
    ____[i] = ____
    
# Compute and print p-value
p_val = ____(____ >= ____) / ____
print('p =', p_val)
Editează și rulează codul