Test de ipoteză bootstrap
Testul de permutare are o ipoteză destul de restrictivă: că duratele episoadelor la heterozigoți și la tipul sălbatic sunt distribuite identic. Acum, folosește un test de ipoteză bootstrap pentru a testa ipoteza că mediile sunt egale, fără a face nicio presupunere despre distribuții.
Acest exercițiu face parte din cursul
Studii de caz în gândirea statistică
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un array,
bout_lengths_concat, care să conțină toate duratele episoadelor atât pentru tipul sălbatic (bout_lengths_wt), cât și pentru heterozigoți (bout_lengths_het), folosindnp.concatenate(). - Calculează media tuturor duratelor episoadelor din acest array concatenat (
bout_lengths_concat) și stochează rezultatul în variabilamean_bout_length. - Decalează ambele seturi de date astfel încât să aibă aceeași medie, și anume
mean_bout_length. Stochează array-urile decalate în variabilelewt_shiftedșihet_shifted. - Folosește
dcst.draw_bs_reps()pentru a genera 10.000 de replici bootstrap ale mediei pentru fiecare dintre seturile de date decalate. Stochează replicile respective înbs_reps_wtșibs_reps_het. - Scade
bs_reps_wtdinbs_reps_hetpentru a obține replicile bootstrap ale diferenței de medii. Stochează rezultatele în variabilabs_reps. - Calculează p-valoarea, definind „cel puțin la fel de extremă ca" situația în care diferența de medii sub ipoteza nulă este mai mare sau egală cu cea observată experimental. Variabila
diff_means_expdin exercițiul anterior se află deja în spațiul tău de nume.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Concatenate arrays: bout_lengths_concat
bout_lengths_concat = ____((____, ____))
# Compute mean of all bout_lengths: mean_bout_length
mean_bout_length = ____
# Generate shifted arrays
wt_shifted = ____ - np.mean(____) + ____
het_shifted = ____ - ____ + ____
# Compute 10,000 bootstrap replicates from shifted arrays
bs_reps_wt = ____
bs_reps_het = ____
# Get replicates of difference of means: bs_replicates
bs_reps = ____ - ____
# Compute and print p-value: p
p = ____(____ >= ____) / len(____)
print('p-value =', p)