Trực quan hóa thống kê kiểm định
Trong bài tập này, bạn sẽ tiếp cận giả thuyết không bằng cách so sánh phân phối của một thống kê kiểm định được tạo ra theo hai cách khác nhau.
Đầu tiên, bạn sẽ xem xét hai "quần thể", được nhóm theo thời điểm sớm và muộn, và tính phân phối của thống kê kiểm định. Tiếp theo, xáo trộn hai quần thể này để dữ liệu không còn theo thứ tự thời gian nữa và mỗi quần thể có trộn cả thời điểm sớm và muộn, rồi tính lại phân phối của thống kê kiểm định.
Để bạn bắt đầu, chúng tôi đã nạp sẵn hai nhóm thời lượng, group_duration_short và group_duration_long, cùng hai hàm shuffle_and_split() và plot_test_statistic().
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
np.random.choice()để lấy mẫu lạigroup_duration_shortvàgroup_duration_long, rồi lấy hiệu giữa các mẫu để tínhtest_statistic_unshuffled. - Dùng
shuffle_and_split()trêngroup_duration_shortvàgroup_duration_long(theo đúng thứ tự này) để tạo hai quần thể trộn mới. - Lấy mẫu lại từ các quần thể đã xáo trộn, và trừ
resample_shortkhỏiresample_longđể tínhtest_statistic_shuffledmới. - Dùng
plot_test_statistic()để vẽ cả hai phân phối thống kê kiểm định và so sánh trực quan.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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')