| """İki sonuç dosyası arasında EŞLİ bootstrap güven aralığı (%95, 10.000 yeniden örnekleme). |
| |
| python bootstrap.py sonuc_A.json sonuc_B.json |
| |
| İki dosya aynı kıyas ve aynı kip ile üretilmiş olmalı; maddeler birebir eşleşir, |
| her yeniden örneklemede aynı madde indeksleri iki tarafa da uygulanır. Aralık |
| sıfırı içeriyorsa fark "gösterilemedi" olarak raporlanır — "fark yok" değil. |
| """ |
| import json, sys |
| import numpy as np |
|
|
| A = json.load(open(sys.argv[1], encoding="utf-8")) |
| B = json.load(open(sys.argv[2], encoding="utf-8")) |
| assert A["kip"] == B["kip"] and len(A["vec"]) == len(B["vec"]), "aynı kip ve madde sayısı gerekir" |
| va, vb = np.asarray(A["vec"], float), np.asarray(B["vec"], float) |
| tip = np.asarray(A["tip"]) |
| rng = np.random.default_rng(0) |
| print("%s vs %s [%s]" % (A["model"], B["model"], A["kip"])) |
| for ad, sec in (("toplam", None), ("gercek", "gercek"), ("wug", "wug")): |
| m = np.ones(len(va), bool) if sec is None else (tip == sec) |
| x, y = va[m], vb[m]; n = len(x) |
| idx = rng.integers(0, n, size=(10000, n)) |
| d = (x[idx].mean(1) - y[idx].mean(1)) * 100 |
| lo, hi = np.percentile(d, [2.5, 97.5]) |
| print(" %-7s n=%3d fark %+6.2f [%+6.2f, %+6.2f] %s" |
| % (ad, n, (x.mean() - y.mean()) * 100, lo, hi, |
| "ANLAMLI" if (lo > 0 or hi < 0) else "gösterilemedi")) |
|
|
