1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Gândire statistică în Python (Partea 2)
Connected

Exercise

Test de ipoteză pe corelația Pearson

Corelația observată dintre rata de analfabetism în rândul femeilor și fertilitate ar putea fi pur și simplu întâmplătoare; fertilitatea unei țări ar putea fi, de fapt, complet independentă de rata de analfabetism. Vei testa această ipoteză. Pentru aceasta, permută valorile illiteracy, lăsând valorile fertility fixe. Astfel simulezi ipoteza că cele două variabile sunt complet independente una de cealaltă. Pentru fiecare permutare, calculează coeficientul de corelație Pearson și evaluează câte dintre replicile de permutare au un coeficient de corelație Pearson mai mare decât cel observat.

Funcția pearson_r() pe care ai scris-o în cursul anterior pentru calculul coeficientului de corelație Pearson este deja disponibilă.

Instructions

100 XP
  • Calculează corelația Pearson observată dintre illiteracy și fertility.
  • Inițializează un array în care să stochezi replicile de permutare.
  • Scrie o buclă for pentru a genera 10.000 de replici:
    • Permută valorile illiteracy folosind np.random.permutation().
    • Calculează corelația Pearson dintre array-ul permutate illiteracy_permuted și fertility.
  • Calculează și afișează valoarea p obținută din replici.