Teste t Pareado
A função a seguir realiza um teste t pareado:
ttest_rel(a, b, alternative='two-sided')
Este processo se assemelha ao utilizado para amostras independentes, mas aqui não é necessário verificar a homogeneidade de variância. O teste t pareado explicitamente não assume que as variâncias sejam iguais.
Lembre-se de que, para um teste t pareado, é fundamental que os tamanhos das amostras sejam iguais.
Com essas informações em mente, prossiga para a tarefa de realizar um teste t pareado.
Aqui, você tem dados sobre o número de downloads de um determinado aplicativo. Observe as amostras: os valores médios são quase idênticos.
123456789101112import 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')
Swipe to start coding
Você está testando se uma alteração aumentou o número médio de downloads.
São fornecidos dois conjuntos de dados — before e after — representando o número de downloads antes e depois das alterações.
As hipóteses são:
- H₀: O número médio de downloads antes e depois das alterações é o mesmo.
- Hₐ: O número médio de downloads é maior após as modificações.
Realize um teste t pareado utilizando essas amostras e a hipótese alternativa correspondente.
- Utilize a função
st.ttest_rel()para executar o teste t pareado. - Passe
afterebeforecomo os dois primeiros argumentos, nesta ordem. - Defina o argumento
alternative='greater'para testar se a média após é maior que antes. - Armazene os resultados nas variáveis
statsepvalue. - Utilize o
pvaluepara determinar se deve manter ou rejeitar a hipótese nula.
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A função a seguir realiza um teste t pareado:
ttest_rel(a, b, alternative='two-sided')
Este processo se assemelha ao utilizado para amostras independentes, mas aqui não é necessário verificar a homogeneidade de variância. O teste t pareado explicitamente não assume que as variâncias sejam iguais.
Lembre-se de que, para um teste t pareado, é fundamental que os tamanhos das amostras sejam iguais.
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Aqui, você tem dados sobre o número de downloads de um determinado aplicativo. Observe as amostras: os valores médios são quase idênticos.
123456789101112import 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')
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São fornecidos dois conjuntos de dados — before e after — representando o número de downloads antes e depois das alterações.
As hipóteses são:
- H₀: O número médio de downloads antes e depois das alterações é o mesmo.
- Hₐ: O número médio de downloads é maior após as modificações.
Realize um teste t pareado utilizando essas amostras e a hipótese alternativa correspondente.
- Utilize a função
st.ttest_rel()para executar o teste t pareado. - Passe
afterebeforecomo os dois primeiros argumentos, nesta ordem. - Defina o argumento
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