Test di permutazione

Fondamenti dell'inferenza in Python

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

Test di permutazione

Due gruppi di omini separati, ciascuno con colori diversi.

Test di permutazione

Mescola i campioni
Osserva l’esito
La differenza osservata sembra casuale?

Omini che si scambiano di posto.

Test di permutazione in 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')

Test di permutazione per la correlazione

Un grafico a linee con una linea rossa e una blu, debolmente correlate.

stats.pearsonr(red_data, blue_data)[0]

0.08

Test di permutazione per la correlazione

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

Test di permutazione

Crea una distribuzione nulla mescolando casualmente i dati
Verifica la significatività di un risultato

Bootstrapping

Crea una distribuzione di probabilità campionando casualmente i dati
Genera un intervallo di confidenza con gli esiti più probabili

Passiamo alla pratica!

Fondamenti dell'inferenza in Python