diff --git a/bootstrap-t.ipynb b/bootstrap-t.ipynb index 95356d8..feee38d 100644 --- a/bootstrap-t.ipynb +++ b/bootstrap-t.ipynb @@ -25,7 +25,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 297, + "execution_count": 68, "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" @@ -37,12 +37,12 @@ "import pandas as pd\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", "from enum import Enum\n", - "from scipy.stats import ttest_ind, ttest_1samp, ttest_rel" + "from scipy.stats import ttest_ind, ttest_1samp, ttest_rel, shapiro" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 298, + "execution_count": 69, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -51,7 +51,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 299, + "execution_count": 70, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -62,7 +62,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 300, + "execution_count": 71, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -83,7 +83,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 301, + "execution_count": 72, "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" @@ -105,7 +105,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 302, + "execution_count": 73, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -123,7 +123,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 303, + "execution_count": 74, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -141,7 +141,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 304, + "execution_count": 75, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -169,7 +169,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 305, + "execution_count": 76, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -206,6 +206,59 @@ "Wszystkie rodzaje testów są testami parametrycznymi, a co za tym idzie nasze mierzone zmienne ilościowe powinny mieć rozkład normalny." ] }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 77, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Female height: Dane mają rozkład normalny.\n", + "Male height: Dane mają rozkład normalny.\n", + "Weight before: Dane mają rozkład normalny.\n", + "Weight after: Dane mają rozkład normalny.\n" + ] + } + ], + "source": [ + "ALPHA = 0.05\n", + "female_heights = dataset['Female height'].to_numpy()\n", + "shapiro_test = shapiro(female_heights)\n", + "\n", + "if shapiro_test.pvalue > ALPHA:\n", + " print(\"Female height: Dane mają rozkład normalny.\")\n", + "else:\n", + " print(\"Female height: Dane nie mają rozkładu normalnego.\")\n", + "\n", + "male_heights = dataset['Male height'].to_numpy()\n", + "shapiro_test = shapiro(male_heights)\n", + "\n", + "if shapiro_test.pvalue > ALPHA:\n", + " print(\"Male height: Dane mają rozkład normalny.\")\n", + "else:\n", + " print(\"Male height: Dane nie mają rozkładu normalnego.\")\n", + "\n", + "weights_before = dataset['Weight before'].to_numpy()\n", + "shapiro_test = shapiro(weights_before)\n", + "\n", + "if shapiro_test.pvalue > ALPHA:\n", + " print(\"Weight before: Dane mają rozkład normalny.\")\n", + "else:\n", + " print(\"Weight before: Dane nie mają rozkładu normalnego.\")\n", + "\n", + "weights_after = dataset['Weight after'].to_numpy()\n", + "shapiro_test = shapiro(weights_after)\n", + "\n", + "if shapiro_test.pvalue > ALPHA:\n", + " print(\"Weight after: Dane mają rozkład normalny.\")\n", + "else:\n", + " print(\"Weight after: Dane nie mają rozkładu normalnego.\")\n", + "\n", + "\n" + ] + }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, @@ -219,7 +272,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 306, + "execution_count": 78, "metadata": { "pycharm": { "name": "#%%\n" @@ -247,7 +300,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 307, + "execution_count": 79, "metadata": { "collapsed": false, "pycharm": { @@ -277,7 +330,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 308, + "execution_count": 80, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -288,7 +341,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 309, + "execution_count": 81, "metadata": { "collapsed": false, "pycharm": { @@ -305,10 +358,10 @@ "Hipoteza: średnia jest równa 165\n", "Hipoteza alternatywna: średnia jest mniejsza\n", "\n", - "p: 0.66\n", + "p: 0.72\n", "Wartość statystyki testowej z próby: [-229.1025971]\n", "Wartości statystyk z prób boostrapowych:\n", - "[-238.26620115], [-433.49773438], [-229.1025971], [-237.97131723], [-202.75], ... 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-Female,184,121,37,122 -Female,141,136,52,135 -Male,150,95,28,90 -Male,173,131,66,131 +Weight before,Weight after,Male height,Female height +94.65,72.55,183.83,152.88 +85.63,119.64,157.09,138.14 +69.57,70.82,205.51,148.7 +59.23,62.22,178.77,176.52 +23.04,54.95,229.87,178.44 +41.96,65.77,178.56,170.29 +87.69,92.12,160.97,153.77 +23.6,67.21,123.92,165.65 +96.17,90.22,211.43,127.89 +32.02,68.08,164.72,207.55 +81.52,91.67,143.74,211.9 +49.49,74.99,142.57,117.28 +111.48,55.91,151.0,169.03 +103.29,64.59,124.73,162.07 +98.41,26.29,141.13,167.59 +55.69,112.81,210.93,154.73 +112.75,69.14,201.46,161.04 +61.9,78.48,123.8,165.84 +93.98,82.49,198.95,194.27 +30.32,79.6,205.72,176.77 +156.03,64.66,117.88,189.42 +91.66,60.93,178.56,173.03 +117.4,93.89,182.25,201.73 +111.3,86.4,143.76,146.82 +86.77,75.96,188.33,129.09 +85.01,69.71,192.77,216.31 +104.5,83.53,202.45,153.81 +74.93,88.73,216.67,152.48 +99.37,87.49,124.29,235.76 +61.75,70.46,165.1,264.41 +115.92,96.84,181.12,137.0 +108.17,11.55,186.18,184.3 +49.2,59.04,147.0,160.46 +97.34,96.89,159.61,116.04 +73.58,92.43,164.62,181.83 +72.23,67.53,160.2,167.6 +83.59,80.67,192.59,116.54 +62.15,87.32,173.94,189.97 +36.26,58.22,142.88,132.67 +19.95,63.46,171.54,139.81 +70.74,78.1,162.96,160.41 +98.38,81.38,171.19,202.46 +91.52,81.0,164.23,159.94 +74.19,61.25,171.05,118.92 +137.72,58.91,107.04,179.47 +49.5,28.77,152.9,180.96 +47.34,45.41,149.18,190.02 +115.34,62.53,165.38,140.1 +78.36,56.97,203.64,115.99 +98.46,107.7,160.68,181.58 +69.09,52.86,195.86,158.86 +110.1,86.81,217.24,143.66 +123.86,70.78,186.32,215.42 +55.12,58.74,194.3,134.13 +49.89,47.91,145.38,177.99 +106.64,43.91,172.47,186.02 +85.46,46.44,148.18,185.01 +25.17,69.09,191.67,202.62 +28.02,87.02,191.78,154.73 +50.77,107.23,169.7,157.06 +138.09,73.89,187.89,150.17 +68.63,52.33,183.53,200.46 +84.62,59.52,194.7,214.83 +96.16,49.11,194.41,158.56 +45.93,82.24,164.98,184.56 +29.67,52.86,203.88,149.16 +47.87,64.31,156.14,192.99 +76.39,110.4,225.16,189.92 +39.98,106.05,160.64,177.23 +142.65,110.76,154.78,158.12 +96.86,50.24,180.52,133.44 +78.83,79.85,168.82,176.48 +113.3,57.59,173.87,167.99 +31.69,72.82,153.51,110.87 +55.17,63.31,211.79,157.61 +44.93,79.61,175.93,149.69 +43.14,85.89,151.81,148.43 +93.38,68.36,144.09,163.6 +48.7,54.16,158.07,182.09 +61.53,74.41,156.91,135.67 +74.05,80.26,209.89,131.86 +85.51,35.54,206.7,145.54 +91.0,69.8,133.49,152.83 +35.36,54.92,183.47,133.77 +121.18,46.15,171.83,110.94 +101.35,65.64,163.5,117.8 +79.73,52.2,151.04,157.01 +23.66,92.72,158.51,138.15 +64.22,54.38,205.66,167.15 +107.4,81.52,154.5,95.18 +96.72,56.94,135.18,184.62 +85.99,50.18,122.59,182.75 +45.28,62.87,144.46,185.89 +138.5,95.61,198.09,171.96 +41.45,21.63,163.69,148.39 +102.4,54.34,148.89,180.09 +104.72,43.78,265.3,156.7 +72.09,69.03,183.14,187.05 +50.4,42.18,175.05,164.88 +120.62,54.17,154.41,178.49 +38.29,43.24,201.76,198.75 +80.31,77.61,149.42,184.43 +82.47,47.92,137.16,113.75 +98.56,54.95,191.85,124.03 +87.94,58.79,221.58,237.36 +111.64,94.53,156.43,135.98 +70.08,27.21,188.38,168.95 +98.04,52.76,183.95,108.7 +108.62,70.97,129.47,162.51 +111.56,74.11,208.25,172.3 +33.67,57.14,158.93,163.95 +116.8,51.81,198.46,145.81 +32.81,113.06,138.0,185.72 +109.34,66.28,193.16,227.87 +79.85,54.09,223.18,223.23 +85.46,84.13,150.92,152.63 +42.21,64.99,132.55,174.55 +115.17,73.57,117.04,159.8 +69.13,54.01,205.76,183.42 +122.07,74.15,264.82,220.11 +88.69,93.31,226.92,167.15 +60.27,78.85,204.8,173.5 +64.37,84.35,176.15,188.42 +42.37,85.01,182.16,198.59 +87.66,67.29,200.14,180.11 +76.06,53.62,215.4,170.26 +90.57,44.03,195.25,136.25 +68.14,59.62,164.71,158.55 +-8.27,27.76,166.16,136.38 +70.47,73.79,179.63,159.16 +78.27,83.31,137.37,199.6 +59.81,82.09,185.67,142.9 +80.15,21.22,156.33,181.12 +86.36,69.79,214.68,160.89 +95.53,31.13,204.75,225.02 +85.14,9.18,136.72,144.57 +33.93,84.25,203.41,165.84 +75.97,39.26,154.72,185.17 +78.27,72.09,183.76,121.51 +83.09,59.44,184.55,196.62 +87.42,51.15,143.97,189.23 +125.23,87.01,195.56,172.42 +90.51,41.17,164.88,178.18 +100.62,87.54,201.14,171.68 +135.51,39.81,151.2,144.29 +76.21,40.76,142.47,164.84 +74.54,74.04,196.62,181.55 +53.19,48.49,202.38,163.4 +112.9,59.8,179.93,187.19 +86.12,34.71,171.61,218.13 +66.51,81.36,146.52,180.46 +21.65,54.2,179.6,166.95 +105.42,70.45,117.99,116.53 +103.42,75.08,176.68,181.34 +51.64,31.05,128.22,164.97 +94.84,81.96,197.04,161.79 +81.91,17.75,131.41,183.32 +25.0,59.55,143.04,196.48 +136.62,77.55,193.42,161.08 +84.46,71.99,101.03,204.59 +70.68,40.27,206.15,220.28 +54.32,60.05,173.17,231.2 +69.24,86.26,188.4,124.53 +101.03,76.85,153.04,137.45 +61.52,67.79,158.76,175.11 +56.67,65.42,169.92,159.84 +53.2,55.16,178.49,203.75 +69.25,77.88,172.41,165.22 +89.44,76.74,187.69,185.82 +47.08,70.9,128.14,149.73 +-13.68,24.24,148.92,170.59 +103.55,65.61,162.05,187.61 +115.09,78.17,203.79,146.5 +84.27,68.02,192.74,161.12 +57.12,62.46,162.49,197.09 +25.38,83.6,137.11,157.64 +74.31,32.65,199.69,218.68 +66.43,47.58,194.65,142.31 +29.52,48.81,187.6,162.94 +123.91,78.35,193.67,127.23 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