Pruebas de permutación

Fundamentos de la inferencia en Python

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

Pruebas de permutación

Dos grupos de figuritas separadas, cada uno de distinto color.

Pruebas de permutación

Baraja las muestras
Observa el resultado
¿La diferencia observada parece aleatoria?

Figuritas intercambiándose entre sí.

Pruebas de permutación en SciPy

new_satisfaction = [94, 85, 79, 91, 82]
old_satisfcation = [90, 87, 77, 85, 82]


# Group together our data
data = (new_satisfaction, old_satisfcation)


# Define our test statistic
def statistic(x, y):
    return np.mean(x) - np.mean(y)


# Compute a permutation test for the difference in means
stats.permutation_test(data, statistic, n_resamples=1000,
                       vectorized=False, alternative='greater')

Pruebas de permutación para correlación

Gráfico de líneas con una roja y otra azul, ligeramente correlacionadas.

stats.pearsonr(red_data, blue_data)[0]

0.08

Pruebas de permutación para correlación

data = (red_data, blue_data)


def statistic(x, y):
    return stats.pearsonr(x, y)[0]


res = stats.permutation_test(data, statistic, n_resamples=1000,
                             vectorized=False, alternative='two-sided')


print(res.pvalue < 0.05)

False

Pruebas de permutación

Construye una distribución nula al barajar datos aleatoriamente
Prueba la significancia de un resultado

Bootstrapping

Construye una distribución de probabilidad al muestrear datos aleatoriamente
Crea un intervalo de confianza con los resultados más probables

¡Vamos a practicar!

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