Thống kê kiểm định và kích thước hiệu ứng
Làm thế nào để bạn khám phá mối quan hệ tuyến tính bằng bootstrap resampling? Quay lại đường mòn thôi! Với mỗi chuyến đi bộ đường dài được vẽ thành một điểm, bạn có thể thấy có một mối quan hệ tuyến tính giữa tổng quãng đường đã đi và thời gian trôi qua. Nếu xem quãng đường đã đi như một "hiệu ứng" của thời gian, thì bạn có thể khám phá mối liên hệ cơ bản giữa hồi quy tuyến tính và suy luận thống kê.
Trong bài tập này, bạn sẽ tách dữ liệu thành hai quần thể, hay "nhóm": thời điểm sớm và thời điểm muộn. Sau đó, bạn sẽ xem xét chênh lệch giữa tổng quãng đường đã đi trong mỗi quần thể. Chênh lệch này sẽ đóng vai trò là một "thống kê kiểm định", và phân phối của nó sẽ kiểm định hiệu ứng của việc tách quãng đường theo thời điểm.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python
Hướng dẫn bài tập
- Dùng "logical indexing" của
numpy, ví dụsample_distances[sample_times < 5], để táchdistancesmẫu thành hai nhóm thời điểm sớm và muộn. - Dùng
np.random.choice()vớireplacement=Trueđể tạo mộtresamplecho mỗi trong hai khoảng thời gian. - Tính mảng
test_statisticlàresample_long - resample_short, rồi tìm và in kích thước hiệu ứng và độ bất định bằngnp.mean(),np.std(). - Vẽ phân phối của
test_statistic, sử dụng đối tượng dựng sẵnfig = plot_test_statistic().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create two poulations, sample_distances for early and late sample_times.
# Then resample with replacement, taking 500 random draws from each population.
group_duration_short = sample_distances[____ < 5]
group_duration_long = sample_distances[____ > 5]
resample_short = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
resample_long = np.random.choice(____, size=500, replace=____)
# Difference the resamples to compute a test statistic distribution, then compute its mean and stdev
test_statistic = resample_long - resample_short
effect_size = np.mean(____)
standard_error = np.std(____)
# Print and plot the results
print('Test Statistic: mean={:0.2f}, stdev={:0.2f}'.format(____, ____))
fig = plot_test_statistic(____)