Kiểm định giả thuyết: Phân làn có ảnh hưởng đến thành tích không?
Thực hiện kiểm định giả thuyết bootstrap cho giả thuyết không rằng mức cải thiện theo tỉ phần khi đi từ các làn có số nhỏ sang các làn có số lớn bằng 0. Lấy mức cải thiện theo tỉ phần làm thống kê kiểm định, và hiểu "ít nhất là cực trị như" theo nghĩa thống kê kiểm định dưới giả thuyết không lớn hơn hoặc bằng giá trị đã quan sát.
Bài tập này là một phần của khóa học
Các nghiên cứu tình huống về tư duy thống kê
Hướng dẫn bài tập
- Tạo mảng
f_shiftbằng cách tịnh tiếnfsao cho trung bình của nó bằng 0. Bạn có thể dùng biếnf_meanđã tính ở các bài trước. - Vẽ 100.000 bản sao bootstrap của giá trị trung bình của
f_shift. - Tính và in ra p-value.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Shift f: f_shift
f_shift = ____ - ____
# Draw 100,000 bootstrap replicates of the mean: bs_reps
bs_reps = ____
# Compute and report the p-value
p_val = ____(____ >= ____) / 100000
print('p =', p_val)