Hipotez testleri

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Justin Bois

Lecturer, Caltech

Mutasyonun aktiviteye etkileri

¹ Veri, Caltech'ten Avni Gandhi, Grigogios Oikonomou ve David Prober'in katkılarıyla

¹ Veri, Caltech'ten Avni Gandhi, Grigogios Oikonomou ve David Prober'in katkılarıyla

¹ Veri, Caltech'ten Avni Gandhi, Grigogios Oikonomou ve David Prober'in katkılarıyla

Bir hipotezin doğru olduğu varsayılırsa, gözlenen verilerin ne kadar makul olduğunun değerlendirilmesi

Boş hipotez doğruyken, gözlenene en az onun kadar uç bir test istatistiği değeri elde etme olasılığı

Gözlenen verilerden ve boş hipotez altında benzettiğin verilerden hesaplanabilen tek bir sayı

Boş hipotez doğruyken, gözlenene en az onun kadar uç bir test istatistiği değeri elde etme olasılığı

Açık biçimde belirtmeyi gerektirir:

Boş hipotezi net söyle
Test istatistiğini tanımla
Boş hipotezin doğru olduğunu varsayarak çok sayıda benzetilmiş veri kümesi üret
Her benzetilmiş veri kümesi için test istatistiğini hesapla
p-değeri, test istatistiğinin gerçek veridekine en az onun kadar uç olduğu benzetilmiş veri kümelerinin payıdır

Boş hipotez: Yabanıl tip ve heterozigot balıkların etkin hareket uzunlukları özdeş dağılımlıdır

Test istatistiği: Heterozigotlar ile yabanıl tip arasındaki ortalama etkin hareket uzunluğu farkı

En az onun kadar uç: Test istatistiği gözlenene büyük eşit

Her yineleme için:

perm_reps = dcst.draw_perm_reps(
    data_a, data_b, dcst.diff_of_means, size=10000
)

p-değeri, gözlenene en az onun kadar uç olan yinelemelerin payıdır

p_val = np.sum(perm_reps >= diff_means_obs) / len(perm_reps)

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları