SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры

– Для каждой выборки вычислить SSWI на основе формулы SSWI = (? * ? * ?) / (? * ?).

– Для применения перестановочных тестов:

– Случайным образом переставить значения SSWI в исходном наборе данных много раз.

– Для каждой перестановки вычислить SSWI на основе формулы SSWI = (? * ? * ?) / (? * ?).

3. Оценить доверительный интервал, определяющий границы значений SSWI, которые с высокой вероятностью содержат истинное значение SSWI.

– В случае метода Bootstrap:

– Вычислить перцентили распределения SSWI значений из сгенерированных выборок.

– Определить нижнюю и верхнюю границы доверительного интервала на основе выбранного уровня доверия, например, 95%.

– В случае перестановочных тестов:

– Вычислить перцентили распределения SSWI значений из сгенерированных перестановок.

– Определить нижнюю и верхнюю границы доверительного интервала на выбранном уровне доверия.

4. Определить уровень доверия для доверительного интервала, например, 95%, чтобы интерпретировать результаты с уровнем статистической значимости.

В результате применения этого алгоритма вы получите доверительный интервал для оценки SSWI с заданным уровнем доверия, позволяющий интерпретировать результаты и оценить статистическую значимость SSWI.

Код который покрывает сбор данных и применение метода Bootstrap для оценки доверительного интервала для SSWI

import numpy as np

# Шаг 1: Собрать набор данных

alpha_values = […]  # Значения параметра alpha

beta_values = […]   # Значения параметра beta

gamma_values = […] # Значения параметра gamma

delta_values = […] # Значения параметра delta

epsilon_values = […] # Значения параметра epsilon

SSWI_values = […] # Значения SSWI

dataset = np.

# Шаг 2: Применить метод Bootstrap

num_bootstrap_samples = … # Число случайных выборок Bootstrap

confidence_level = … # Уровень доверия для доверительного интервала (например, 0.

bootstrap_estimates = []

for _ in range (num_bootstrap_samples):

bootstrap_sample = np.random.choice (dataset, size=len (dataset), replace=True)

# Вычислить SSWI для каждой выборки Bootstrap

bootstrap_SSWI = (bootstrap_sample [:, 0] * bootstrap_sample [:, 1] * bootstrap_sample [:, 2]) / (bootstrap_sample [:, 3] * bootstrap_sample [:, 4])

bootstrap_estimates.