Візуалізація тестових статистик
У цій вправі ви наблизитеся до нульової гіпотези, порівнюючи розподіл тестової статистики, отриманий двома різними способами.
Спочатку ви розглянете дві «сукупності», згруповані за раннім і пізнім часом, і обчислите розподіл тестової статистики. Потім перетасуйте ці дві сукупності, щоб дані більше не були впорядковані за часом і кожна містила суміш ранніх і пізніх моментів, а далі знову обчисліть розподіл тестової статистики.
Щоб ви швидко розпочали, ми попередньо завантажили дві групи тривалості часу, group_duration_short і group_duration_long, а також дві функції shuffle_and_split() і plot_test_statistic().
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до лінійного моделювання в Python
Інструкції до вправи
- Використайте
np.random.choice()для повторного вибору зgroup_duration_shortіgroup_duration_long, а потім знайдіть різницю між вибірками, щоб обчислитиtest_statistic_unshuffled. - Застосуйте
shuffle_and_split()до початковихgroup_duration_shortіgroup_duration_long(саме в такому порядку), щоб створити дві нові змішані сукупності. - Повторно виберіть зі змішаних сукупностей і відніміть
resample_shortвідresample_long, щоб обчислити новийtest_statistic_shuffled. - Використайте
plot_test_statistic()для побудови обох розподілів тестової статистики та порівняйте їх візуально.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# From the unshuffled groups, compute the test statistic distribution
resample_short = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_long = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
test_statistic_unshuffled = ____ - ____
# Shuffle two populations, cut in half, and recompute the test statistic
shuffled_half1, shuffled_half2 = shuffle_and_split(____, ____)
resample_half1 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_half2 = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
test_statistic_shuffled = resample_half2 - resample_half1
# Plot both the unshuffled and shuffled results and compare
fig = plot_test_statistic(____, label='Unshuffled')
fig = plot_test_statistic(____, label='Shuffled')