Svep för att visa menyn

Parat t-test

Följande funktion utför ett parat t-test:


python

Denna process liknar den som används för oberoende urval, men här behöver vi inte kontrollera homogenitet av varians. Det parata t-testet förutsätter uttryckligen inte att varianserna är lika.

Observera att för ett parat t-test är det avgörande att stickprovsstorlekarna är lika.

Med denna information i åtanke kan du gå vidare till uppgiften att utföra ett parat t-test.

Här har du data om antalet nedladdningar för en viss app. Titta på urvalen: medelvärdena är nästan identiska.


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Read the data
before = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/before.csv').squeeze()
after = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/after.csv').squeeze()
# Plot histograms
plt.hist(before, alpha=0.7)
plt.hist(after, alpha=0.7)
# Plot the means
plt.axvline(before.mean(), color='blue', linestyle='dashed')
plt.axvline(after.mean(), color='gold', linestyle='dashed')

Uppgift

Swipe to start coding

Hypoteser fastställs:

H₀: Det genomsnittliga antalet nedladdningar före och efter ändringarna är detsamma;
Hₐ: Det genomsnittliga antalet nedladdningar är högre efter modifieringarna.

Utför ett parat t-test med detta alternativa hypotes, använd before och after som urval.

Lösning

Byt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan

Var allt tydligt?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 6. Kapitel 8

Fråga AI

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Parat t-test

Följande funktion utför ett parat t-test:


python

Observera att för ett parat t-test är det avgörande att stickprovsstorlekarna är lika.

Med denna information i åtanke kan du gå vidare till uppgiften att utföra ett parat t-test.

Här har du data om antalet nedladdningar för en viss app. Titta på urvalen: medelvärdena är nästan identiska.


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Read the data
before = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/before.csv').squeeze()
after = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/after.csv').squeeze()
# Plot histograms
plt.hist(before, alpha=0.7)
plt.hist(after, alpha=0.7)
# Plot the means
plt.axvline(before.mean(), color='blue', linestyle='dashed')
plt.axvline(after.mean(), color='gold', linestyle='dashed')

Uppgift

Swipe to start coding

Hypoteser fastställs:

H₀: Det genomsnittliga antalet nedladdningar före och efter ändringarna är detsamma;
Hₐ: Det genomsnittliga antalet nedladdningar är högre efter modifieringarna.

Utför ett parat t-test med detta alternativa hypotes, använd before och after som urval.

Lösning

Byt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan

Var allt tydligt?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 6. Kapitel 8

Byt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan