ÎncepețiÎncepe gratuit

Ipoteza nulă

În acest exercițiu, formulăm ipoteza nulă astfel:

duratele scurte și lungi de timp nu au niciun efect asupra distanței totale parcurse.

Interpretăm „efectul zero" ca însemnând că, dacă am amestecat eșantioanele dintre timpii scurți și cei lungi – astfel încât cele două noi eșantioane să conțină un mix de curse scurte și lungi – și apoi calculăm statistica de test, aceasta va fi zero în medie.

În acest exercițiu, scopul tău este să realizezi amestecarea și reeșantionarea. Pornește de la variabilele predefinite group_duration_short și group_duration_long, care reprezintă grupurile de durate neamestecate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în modelarea liniară în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește np.concatenate() pentru a combina cele două populații, apoi aplică np.random.shuffle() pentru a amesteca valorile din acel container.
  • Împarte shuffle_bucket în jumătate și folosește np.random.choice() pentru a reeșantiona fiecare shuffle_half.
  • Calculează test_statistic scăzând resample_half1 din resample_half2.
  • Calculează effect_size ca np.mean() al test_statistic și afișează rezultatul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Shuffle the time-ordered distances, then slice the result into two populations.
shuffle_bucket = np.____((group_duration_short, group_duration_long))
np.random.shuffle(____)
slice_index = len(shuffle_bucket)//2
shuffled_half1 = shuffle_bucket[0:____]
shuffled_half2 = shuffle_bucket[____:]

# Create new samples from each shuffled population, and compute the test statistic
resample_half1 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_half2 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
test_statistic = ____ - ____

# Compute and print the effect size
effect_size = np.mean(____)
print('Test Statistic, after shuffling, mean = {}'.format(____))
Editează și rulează codul