Statistici de Test și Mărimea Efectului
Cum putem explora relațiile liniare cu ajutorul bootstrap resampling? Înapoi pe potecă! Pentru fiecare drumeție reprezentată ca un punct, putem observa că există o relație liniară între distanța totală parcursă și timpul scurs. Dacă tratăm distanța parcursă ca un „efect" al timpului scurs, putem explora legătura dintre regresia liniară și inferența statistică.
În acest exercițiu, vei împărți datele în două populații, sau „categorii": timpi timpurii și timpi târzii. Apoi vei analiza diferențele dintre distanțele totale parcurse în cadrul fiecărei populații. Această diferență va servi drept „statistică de test", iar distribuția ei va testa efectul separării distanțelor în funcție de timpi.

Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în modelarea liniară în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Folosește „indexarea logică" din
numpy, de exemplusample_distances[sample_times < 5], pentru a separa eșantionuldistancesîn populații de timpi timpurii și timpi târzii. - Folosește
np.random.choice()cureplacement=Truepentru a crea unresamplepentru fiecare dintre cele două intervale de timp. - Calculează array-ul
test_statisticcaresample_long - resample_short, apoi găsește și afișează mărimea efectului și incertitudinea folosindnp.mean()șinp.std(). - Reprezintă grafic distribuția
test_statistic, folosind funcția predefinităfig = plot_test_statistic().
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create two poulations, sample_distances for early and late sample_times.
# Then resample with replacement, taking 500 random draws from each population.
group_duration_short = sample_distances[____ < 5]
group_duration_long = sample_distances[____ > 5]
resample_short = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_long = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
# Difference the resamples to compute a test statistic distribution, then compute its mean and stdev
test_statistic = resample_long - resample_short
effect_size = np.mean(____)
standard_error = np.std(____)
# Print and plot the results
print('Test Statistic: mean={:0.2f}, stdev={:0.2f}'.format(____, ____))
fig = plot_test_statistic(____)