إعادة المعاينة والاختبارات وتعدد المقارنات

from itertools import product
from statistics import mean

values = [1, 3]
means = [mean(sample) for sample in product(values, repeat=2)]
print("means", ",".join(map(str, means)))
print(f"resamples={len(means)} average={mean(means):.1f}")

means 1,2,2,3
resamples=4 average=2.0

تنتج السحوبات الأربع متوسطات1 و2 و2 و3 دون عشوائية مونت كارلو.

from itertools import combinations
from statistics import mean

values = [1, 2, 3, 4]
observed = 2.0
differences = []
for indices in combinations(range(4), 2):
    chosen = set(indices)
    first = [value for index, value in enumerate(values) if index in chosen]
    second = [value for index, value in enumerate(values) if index not in chosen]
    differences.append(abs(mean(second) - mean(first)))
extreme = sum(value >= observed for value in differences)
print(f"assignments={len(differences)} extreme={extreme} p={extreme / len(differences):.4f}")

assignments=6 extreme=2 p=0.3333

لطريقتين من طرق التخصيص الست المتساوية الوزن فرق مطلق لا يقل عن اثنين.