BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Hipotez testi: Bu tesadüf olabilir mi?

EDA ve doğrusal regresyon analizi oldukça ikna edici. Yine de zikzak etkisine dair analizi, şerit atamasının tek ve çift şeritler arasındaki ortalama kesirli farkla ilgisi olmadığı hipotezini bir permütasyon testiyle sınayarak tamamlayacaksın. Test istatistiği olarak, dcst.pearson_r() ile hesaplayabileceğin Pearson korelasyon katsayısını kullanacaksın. lanes ve f_13 değişkenleri alanında (namespace'inde) hazır.

Bu egzersiz

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Gözlemlenen Pearson korelasyon katsayısını hesapla ve rho olarak sakla.
  • rho için 10.000 permütasyon tekrarı depolamak üzere np.empty() kullanarak bir dizi başlat. Dizinin adı perm_reps_rho olsun.
  • Permütasyon tekrarlarını üretmek için bir for döngüsü yaz.
    • lanes dizisini np.random.permutation() ile karıştır (scrambled_lanes).
    • Karıştırılmış lanes dizisi ile f_13 arasındaki Pearson korelasyon katsayısını hesapla. Sonucu perm_reps_rho içine kaydet.
  • p-değerini hesapla ve yazdır. "en az bunun kadar uç" ifadesini, Pearson korelasyon katsayısının gözlemlenen değere büyük eşit olması olarak al.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Compute observed correlation: rho
rho = ____

# Initialize permutation reps: perm_reps_rho
perm_reps_rho = ____

# Make permutation reps
for i in range(10000):
    # Scramble the lanes array: scrambled_lanes
    scrambled_lanes = ____
    
    # Compute the Pearson correlation coefficient
    ____[i] = ____
    
# Compute and print p-value
p_val = ____(____ >= ____) / 10000
print('p =', p_val)
Kodu Düzenle ve Çalıştır