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

exercițiu

Un test bootstrap pe două eșantioane pentru diferența de medii

Vrem acum să testăm ipoteza că Broasca A și Broasca B au aceeași forță medie de impact, dar nu neapărat aceeași distribuție – ceea ce nu este posibil cu un test de permutare.

Pentru testul bootstrap pe două eșantioane, deplasăm ambele tablouri astfel încât să aibă aceeași medie, deoarece simulăm ipoteza că mediile lor sunt, de fapt, egale. Apoi extragem eșantioane bootstrap din tablourile deplasate și calculăm diferența de medii. Acesta constituie un replicat bootstrap, iar noi generăm un număr mare de astfel de replicate. P-valoarea reprezintă fracțiunea de replicate la care diferența de medii este mai mare sau egală cu cea observată.

Obiectele forces_concat și empirical_diff_means sunt deja disponibile în spațiul tău de lucru.

Instrucțiuni

100 XP
  • Calculează media tuturor forțelor (din forces_concat) folosind np.mean().
  • Generează seturi de date deplasate pentru atât force_a cât și force_b, astfel încât media fiecăruia să fie egală cu media tabloului concatenat al forțelor de impact.
  • Generează câte 10.000 de replicate bootstrap ale mediei pentru fiecare dintre cele două tablouri deplasate.
  • Calculează replicatele bootstrap ale diferenței de medii scăzând replicatele forței de impact deplasate ale Broaștei B din cele ale Broaștei A.
  • Calculează și afișează p-valoarea pe baza replicatelor bootstrap.