НачатьНачать бесплатно

Генерация одной перестановки

В следующих нескольких упражнениях мы проведём тест значимости с помощью перестановочного тестирования. Как обсуждалось в видео, нас интересует, есть ли разница в пожертвованиях, полученных при двух вариантах дизайна — A и B. Предположим, что вы запускали оба варианта в течение нескольких дней и получили 500 пожертвований для A и 700 для B; они хранятся в переменных donations_A и donations_B.

Для начала нам нужно построить нулевое распределение разности средних. Для этого мы будем генерировать множество перестановок набора данных и вычислять разность средних для каждой из них.

Сначала сгенерируем одну перестановку и вычислим разность средних для переставленного набора данных.

Это упражнение является частью курса

Статистическое моделирование на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Объедините два массива donations_A и donations_B с помощью np.concatenate() и сохраните результат в переменную data.
  • Получите одну перестановку с помощью np.random.permutation() и присвойте её переменной perm.
  • Вычислите разность средних значений permuted_A и permuted_B и сохраните результат в переменную diff_in_means.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Concatenate the two arrays donations_A and donations_B into data
len_A, len_B = len(donations_A), len(donations_B)
data = ____([donations_A, donations_B])

# Get a single permutation of the concatenated length
perm = ____(len(donations_A) + len(donations_B))

# Calculate the permutated datasets and difference in means
permuted_A = data[perm[:len(donations_A)]]
permuted_B = data[perm[len(donations_A):]]
diff_in_means = ____
print("Difference in the permuted mean values = {}.".format(diff_in_means))
Редактировать и запускать код