¿Cómo disminuye el rendimiento de los nadadores en pruebas largas?

Casos prácticos de pensamiento estadístico

Justin Bois

Lecturer, Caltech

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¹ Foto de Chan-Fan, CC-BY-SA-4.0

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¹ Imagen: Miho NL, CC-BY-3.0

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Bajando el ritmo

Cuantificar la desaceleración

Usar las series de 800 m libres femeninos
Omitir los primeros y últimos 100 metros
Calcular el tiempo medio por split para cada número de split
Ajustar una regresión lineal para obtener la desaceleración por split
Prueba de hipótesis: ¿puede explicarse la desaceleración por variación aleatoria?

Pruebas de hipótesis para la correlación

Plantea la hipótesis nula: el tiempo de split y el número de split no están correlacionados

Simula datos asumiendo que la hipótesis nula es cierta

scrambled_split_number = np.random.permutation(
  split_number
)

Usa la correlación de Pearson, denotada rho, como estadístico de prueba
```
rho = dcst.pearson_r(scrambled_split_number, splits)
```
Calcula el p-valor como la fracción de réplicas con correlación de Pearson al menos tan grande como la observada

¡Vamos a practicar!

Casos prácticos de pensamiento estadístico

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