ПочатиПочніть безкоштовно

Нульова гіпотеза

У цій вправі ми формулюємо нульову гіпотезу як:

короткі й довгі інтервали часу не впливають на загальну пройдену відстань.

Ми тлумачимо «нульовий розмір ефекту» так: якщо перетасувати вибірки між короткими й довгими інтервалами, щоб дві нові вибірки містили суміш поїздок короткої та довгої тривалості, а потім обчислити тестову статистику, то в середньому вона дорівнюватиме нулю.

У цій вправі ваша мета — виконати перетасовку та ресемплінг. Почніть із наперед заданих group_duration_short та group_duration_long, які є неперетасованими групами за тривалістю часу.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до лінійного моделювання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Скористайтеся np.concatenate(), щоб об'єднати дві сукупності, а потім застосуйте np.random.shuffle(), щоб перетасувати значення всередині цього контейнера.
  • Розріжте shuffle_bucket навпіл і використайте np.random.choice(), щоб виконати ресемплінг для кожного shuffle_half.
  • Обчисліть test_statistic, віднявши resample_half1 від resample_half2.
  • Обчисліть effect_size як np.mean() від test_statistic і виведіть результат.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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(____))
Редагувати та запускати код