BaşlayınÜcretsiz başlayın

Hipotez testi: Gaga derinlikleri 2012'de daha mı fazla?

ECDF grafiğin ve güven aralığı hesapların, Daphne Major'daki G. scandens'lerin gagalarının daha derinleştiğini oldukça net gösteriyor. Peki bu etki sadece rastlantı olabilir mi? Başka bir deyişle, ortalamalar aynı olsaydı, gözlenen ortalama gaga derinliği farkını elde etme olasılığımız nedir?

Dikkat! Test ettiğimiz hipotez, gaga derinliklerinin aynı dağılımdan geldiği hipotezi değildir. Bunun için bir permütasyon testi kullanabilirdik. Buradaki hipotez, ortalamaların eşit olduğudur. Bu hipotez testini yapmak için iki veri kümesini aynı ortalamaya sahip olacak şekilde kaydırmamız ve ardından ortalamaların farkını hesaplamak için bootstrap örneklemesi yapmamız gerekiyor.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 2)

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • 1975 ve 2012 gaga derinliklerini tek bir dizide birleştir ve bu birleşik dizinin ortalamasını hesaplayıp sakla.
  • bd_1975 ve bd_2012 dizilerini, ortalamaları az önce birleşik veri kümesi için hesapladığın ortalamaya eşit olacak şekilde kaydır.
  • 1975 ve 2012 gaga derinliklerinin her biri için ortalamanın 10.000 bootstrap çoğaltımını al.
  • Farkın bootstrap çoğaltımlarını elde etmek için, 2012 çoğaltımlarından 1975 çoğaltımlarını çıkar.
  • p-değerini hesapla ve yazdır. Önceki egzersizde hesapladığın gözlenen ortalama farkı, mean_diff olarak hâlâ ad alanında mevcut.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Compute mean of combined data set: combined_mean
combined_mean = ____(____((bd_1975, bd_2012)))

# Shift the samples
bd_1975_shifted = ____
bd_2012_shifted = ____

# Get bootstrap replicates of shifted data sets
bs_replicates_1975 = ____
bs_replicates_2012 = ____

# Compute replicates of difference of means: bs_diff_replicates
bs_diff_replicates = ____

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

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