Tạo một hoán vị duy nhất
Trong vài bài tập tiếp theo, bạn sẽ chạy một kiểm định ý nghĩa bằng phép kiểm định hoán vị. Như đã trao đổi trong video, bạn muốn xem liệu có sự khác biệt nào trong số tiền quyên góp tạo ra bởi hai thiết kế A và B hay không. Giả sử bạn đã chạy cả hai phiên bản trong vài ngày và thu được 500 lượt quyên góp trên A và 700 lượt trên B, được lưu trong các biến donations_A và donations_B.
Trước tiên, ta cần tạo phân phối không (null distribution) cho chênh lệch trung bình. Ta sẽ làm điều này bằng cách tạo nhiều hoán vị của tập dữ liệu và tính chênh lệch trung bình cho từng trường hợp.
Đầu tiên, hãy tạo một hoán vị và tính chênh lệch trung bình cho tập dữ liệu đã hoán vị.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô phỏng Thống kê bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Nối hai mảng
donations_Avàdonations_Bbằngnp.concatenate()và gán chodata. - Lấy một hoán vị duy nhất bằng
np.random.permutation()và gán choperm. - Tính chênh lệch giá trị trung bình của
permuted_Avàpermuted_Blàdiff_in_means.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Concatenate the two arrays donations_A and donations_B into data
len_A, len_B = len(donations_A), len(donations_B)
data = ____([donations_A, donations_B])
# Get a single permutation of the concatenated length
perm = ____(len(donations_A) + len(donations_B))
# Calculate the permutated datasets and difference in means
permuted_A = data[perm[:len(donations_A)]]
permuted_B = data[perm[len(donations_A):]]
diff_in_means = ____
print("Difference in the permuted mean values = {}.".format(diff_in_means))