BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Tek bir permütasyon üretme

Sonraki birkaç egzersizde, permütasyon testi kullanarak bir anlamlılık testi çalıştıracağız. Videoda tartıştığımız gibi, iki tasarımın — A ve B — ürettiği bağışlarda bir fark olup olmadığını görmek istiyoruz. Her iki sürümü de birkaç gün çalıştırdığını ve A için 500, B için 700 bağış topladığını ve bunları donations_A ve donations_B değişkenlerinde sakladığını varsayalım.

Önce ortalamalar farkı için bir sıfır dağılımı (null distribution) üretmemiz gerekiyor. Bunu, veri kümesinin birden çok permütasyonunu üreterek ve her birinde ortalamalar farkını hesaplayarak başaracağız.

Önce, tek bir permütasyon üretelim ve permüte edilmiş veri kümesi için ortalamalar farkını hesaplayalım.

Bu egzersiz

Python'da İstatistiksel Benzetim

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • donations_A ve donations_B dizilerini np.concatenate() ile birleştir ve data olarak ata.
  • np.random.permutation() kullanarak tek bir permütasyon al ve perm değişkenine ata.
  • permuted_A ve permuted_B'nin ortalama değerlerinin farkını diff_in_means olarak hesapla.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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))
Kodu Düzenle ve Çalıştır