Vizualizarea statisticilor de test
În acest exercițiu, vei aborda ipoteza nulă comparând distribuția unei statistici de test obținute prin două metode diferite.
Mai întâi, vei examina două „populații" grupate după momentul timpuriu și cel târziu, calculând distribuția statisticii de test. Apoi, vei amesteca cele două populații, astfel încât datele să nu mai fie ordonate în timp – fiecare populație va conține un amestec de momente timpurii și târzii – și vei recalcula distribuția statisticii de test.
Ca punct de plecare, am preîncărcat cele două grupuri de durată, group_duration_short și group_duration_long, precum și două funcții: shuffle_and_split() și plot_test_statistic().
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în modelarea liniară în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Folosește
np.random.choice()pentru a reia eșantionarea dingroup_duration_shortșigroup_duration_long, apoi calculează diferența dintre eșantioane pentru a obținetest_statistic_unshuffled. - Aplică
shuffle_and_split()pegroup_duration_shortșigroup_duration_longoriginale (specificate în această ordine) pentru a crea două noi populații amestecate. - Reia eșantionarea populațiilor amestecate și scade
resample_shortdinresample_longpentru a calcula un noutest_statistic_shuffled. - Folosește
plot_test_statistic()pentru a reprezenta grafic ambele distribuții ale statisticii de test și compară-le vizual.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# From the unshuffled groups, compute the test statistic distribution
resample_short = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_long = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
test_statistic_unshuffled = ____ - ____
# Shuffle two populations, cut in half, and recompute the test statistic
shuffled_half1, shuffled_half2 = shuffle_and_split(____, ____)
resample_half1 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_half2 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
test_statistic_shuffled = resample_half2 - resample_half1
# Plot both the unshuffled and shuffled results and compare
fig = plot_test_statistic(____, label='Unshuffled')
fig = plot_test_statistic(____, label='Shuffled')