Giả thuyết không
Trong bài tập này, chúng ta phát biểu giả thuyết không là
thời lượng ngắn và dài không ảnh hưởng đến tổng quãng đường di chuyển.
Ta diễn giải "kích thước hiệu ứng bằng không" theo nghĩa là nếu bạn xáo trộn mẫu giữa nhóm thời lượng ngắn và dài, sao cho hai mẫu mới đều là pha trộn các chuyến đi ngắn và dài, rồi tính thống kê kiểm định, thì trung bình giá trị đó sẽ bằng không.
Trong bài này, mục tiêu của bạn là thực hiện việc xáo trộn và lấy mẫu lại. Bắt đầu với group_duration_short và group_duration_long đã được định nghĩa sẵn, là các nhóm thời lượng trước khi xáo trộn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
np.concatenate()để gộp hai quần thể, sau đó dùngnp.random.shuffle()để xáo trộn các giá trị trong vùng chứa đó. - Cắt đôi
shuffle_bucketvà dùngnp.random.choice()để lấy mẫu lại cho mỗishuffle_half. - Tính
test_statisticbằng cách lấyresample_half2trừresample_half1. - Tính
effect_sizelànp.mean()củatest_statistic, và in kết quả.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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(____))