Kiểm định giả thuyết bootstrap về số lượng tinh trùng ong
Bây giờ, bạn sẽ kiểm định giả thuyết sau: Trung bình, ong đực được xử lý bằng thuốc trừ sâu neonicotinoid có số tinh trùng hoạt động trên mỗi mililít tinh dịch bằng với ong đực không được xử lý. Bạn sẽ dùng hiệu hai giá trị trung bình làm thống kê kiểm định.
Để tham khảo, chữ ký lời gọi của hàm draw_bs_reps() bạn đã viết ở chương 2 là draw_bs_reps(data, func, size=1).
Bài tập này là một phần của khóa học
Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)
Hướng dẫn bài tập
- Tính số tinh trùng sống trung bình của
controltrừ đi củatreated. - Tính trung bình của tất cả số tinh trùng sống. Để làm điều này, trước tiên nối
controlvàtreated, rồi lấy trung bình của mảng đã nối. - Tạo các bộ dữ liệu đã dịch (shifted) cho cả
controlvàtreatedsao cho chúng có cùng trung bình. Phần này đã được chuẩn bị sẵn cho bạn. - Tạo 10.000 bootstrap replicate của giá trị trung bình cho mỗi mảng đã dịch. Hãy dùng hàm
draw_bs_reps()của bạn. - Tính các bootstrap replicate của hiệu hai giá trị trung bình.
- Mã tính và in p-value đã được viết sẵn. Nhấn Gửi để xem kết quả!
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Compute the difference in mean sperm count: diff_means
diff_means = ____
# Compute mean of pooled data: mean_count
mean_count = ____
# Generate shifted data sets
control_shifted = control - np.mean(control) + mean_count
treated_shifted = treated - np.mean(treated) + mean_count
# Generate bootstrap replicates
bs_reps_control = ____(____,
np.mean, size=10000)
bs_reps_treated = ____(____,
np.mean, size=10000)
# Get replicates of difference of means: bs_replicates
bs_replicates = ____
# Compute and print p-value: p
p = np.sum(bs_replicates >= np.mean(control) - np.mean(treated)) \
/ len(bs_replicates)
print('p-value =', p)