Формулировка и моделирование гипотезы

Статистическое мышление на Python (часть 2)

Justin Bois

Lecturer at the California Institute of Technology

Результаты выборов 2008 года в колеблющихся штатах США

ch3-1.002.png

¹ Данные получены с Data.gov (https://www.data.gov/)

ch3-1.004.png

Проверка гипотез

Оценка правдоподобия наблюдаемых данных при условии, что гипотеза верна

Нулевая гипотеза

Другое название для проверяемой гипотезы

ECDF результатов выборов в колеблющихся штатах

ch3-1.009.png

¹ Данные получены с Data.gov (https://www.data.gov/)

Доля голосов за Обаму (%)

ch3-1.011.png

¹ Данные получены с Data.gov (https://www.data.gov/)

Моделирование гипотезы

ch3-1.013.png

¹ Данные получены с Data.gov (https://www.data.gov/)

Моделирование гипотезы

ch3-1.015.png

¹ Данные получены с Data.gov (https://www.data.gov/)

Моделирование гипотезы

ch3-1.017.png

¹ Данные получены с Data.gov (https://www.data.gov/)

Моделирование гипотезы

ch3-1.019.png

Перестановка

Случайное перемешивание элементов массива

Генерация перестановочной выборки

import numpy as np
dem_share_both = np.concatenate(
                       (dem_share_PA, dem_share_OH))

dem_share_perm = np.random.permutation(dem_share_both)

perm_sample_PA = dem_share_perm[:len(dem_share_PA)]
perm_sample_OH = dem_share_perm[len(dem_share_PA):]

Давайте потренируемся!

Статистическое мышление на Python (часть 2)