Проверка гипотезы: одинаково ли плывут женщины в полуфинале и финале?

Проверьте гипотезу о том, что результаты в финале и полуфинале идентичны. В качестве тестовой статистики используйте среднее значение относительного улучшения. Тестовая статистика при нулевой гипотезе считается не менее экстремальной, чем наблюдаемая, если она больше или равна f_mean — эта переменная уже доступна в вашем пространстве имён.

Времена полуфинала и финала хранятся в массивах numpy semi_times и final_times.

Это упражнение является частью курса

Примеры применения статистического мышления

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

С помощью np.empty() создайте пустой массив для хранения 1000 перестановочных реплик. Назовите этот массив perm_reps.
Напишите цикл for для генерации перестановочных реплик.
- С помощью написанной вами функции swap_random() сгенерируйте перестановочную выборку. Сохраните массивы в переменных semi_perm и final_perm.
- Вычислите значение f по перестановочной выборке.
- Запишите среднее значение перестановочной выборки в массив perm_reps.
Вычислите p-значение и выведите его на экран.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Set up array of permutation replicates
perm_reps = ____

for i in range(1000):
    # Generate a permutation sample
    semi_perm, final_perm = ____
    
    # Compute f from the permutation sample
    f = (____ - ____) / ____
    
    # Compute and store permutation replicate
    perm_reps[i] = ____

# Compute and print p-value
print('p =', ____(____ >= ____) / 1000)

Редактировать и запускать код