BaşlayınÜcretsiz başlayın

Kurbağa verisi üzerinde permütasyon testi

Kurbağa A'nın ortalama darbe kuvveti 0,71 Newton (N), Kurbağa B'nin ise 0,42 N; aradaki fark 0,29 N. Kurbağaların aslında aynı kuvvetle vurduğu, gözlenen bu farkın ise rastlantı olduğu mümkün. İki kurbağanın darbe kuvveti dağılımlarının özdeş olduğu varsayımı altında, ortalama darbe kuvveti farkının en az 0,29 N olma olasılığını hesaplayacaksın. Bu varsayımı, test istatistiği olarak ortalamalar farkını kullanarak bir permütasyon testi ile sınayacağız.

Kolaylık olması için veriler force_a ve force_b dizilerinde saklandı.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 2)

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Çağrı imzası diff_of_means(data_1, data_2) olan ve iki veri kümesi arasındaki ortalama farkını, yani data_1 ortalaması eksi data_2 ortalamasını döndüren bir fonksiyon tanımla.
  • Bu fonksiyonu kullanarak kurbağalarda gözlenen ampirik ortalama farkını hesapla.
  • Ortalamalar farkının 10.000 permütasyon tekrarını çek.
  • p-değerini hesapla.
  • p-değerini yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

def diff_of_means(data_1, data_2):
    """Difference in means of two arrays."""

    # The difference of means of data_1, data_2: diff
    diff = ____

    return diff

# Compute difference of mean impact force from experiment: empirical_diff_means
empirical_diff_means = ____

# Draw 10,000 permutation replicates: perm_replicates
perm_replicates = draw_perm_reps(____, ____,
                                 ____, size=10000)

# Compute p-value: p
p = np.sum(____ >= ____) / len(____)

# Print the result
print('p-value =', p)
Kodu Düzenle ve Çalıştır