Null Hipotez
Bu egzersizde, sıfır hipotezini şöyle kuruyoruz:
kısa ve uzun sürelerin toplam kat edilen mesafe üzerinde etkisi yoktur.
"Sıfır etki büyüklüğü"nü şu şekilde yorumluyoruz: Kısa ve uzun süreli örnekleri birbirine karıştırıp, iki yeni örneğin her birinde kısa ve uzun süreli yolculuklar karışık olacak şekilde ayarlarsak ve ardından test istatistiğini hesaplarsak, ortalamada bu değer sıfır olur.
Bu egzersizde amacın karıştırma ve yeniden örnekleme işlemlerini yapmak. Karıştırılmamış süre grupları olan hazır group_duration_short ve group_duration_long ile başla.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Doğrusal Modellemenin Temelleri
Egzersiz talimatları
- İki popülasyonu birleştirmek için
np.concatenate()kullan ve ardından kabın içindeki değerleri karıştırmak içinnp.random.shuffle()kullan. shuffle_bucket'ı ikiye böl ve her birshuffle_halfiçinnp.random.choice()ile yeniden örnekleme yap.test_statistic'iresample_half2'denresample_half1'i çıkararak hesapla.effect_size'itest_statistic'innp.mean()değeri olarak hesapla ve sonucu yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Shuffle the time-ordered distances, then slice the result into two populations.
shuffle_bucket = np.____((group_duration_short, group_duration_long))
np.random.shuffle(____)
slice_index = len(shuffle_bucket)//2
shuffled_half1 = shuffle_bucket[0:____]
shuffled_half2 = shuffle_bucket[____:]
# Create new samples from each shuffled population, and compute the test statistic
resample_half1 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_half2 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
test_statistic = ____ - ____
# Compute and print the effect size
effect_size = np.mean(____)
print('Test Statistic, after shuffling, mean = {}'.format(____))