Statistická významnost rozdílu odhadů

Spojnicový graf s chybovými úsečkami ti dá hrubou představu o trendech, ale jsou meziroční rozdíly statisticky významné? V tomto cvičení zjistíš, zda jsou změny mediánu cen domů ve Philadelphii statisticky významné. Budeš hodnotit meziroční rozdíly v období mezi lety 2011 a 2017.

Vzorec pro dvou-výběrový Z-test je:

$$Z = \frac{x_1 - x_2}{\sqrt{SE_{x_1}^2 + SE_{x_2}^2}}$$

Máš k dispozici DataFrame philly se sloupci median_home_value, median_home_value_moe a year.

pandas je importován jako pd a funkce sqrt je importována z modulu numpy.

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza dat amerického sčítání lidu v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Nastav x1 na hodnotu mediánu cen domů pro aktuální rok a x2 na hodnotu mediánu cen domů pro předchozí rok (aktuální rok mínus 1).
Nastav se_x1 na hodnotu MOE mediánu cen domů pro aktuální rok vydělenou hodnotou Z_CRIT a se_x2 na stejný výpočet pro předchozí rok.
Použij ternární operátor Pythonu (result1 if condition else result2) — vrať prázdný řetězec, pokud je absolutní hodnota z větší než Z_CRIT, jinak vrať "not ".

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Set the critical Z score for 90% confidence, prepare message
Z_CRIT = 1.645
msg = "Philadelphia median home values in {} were {}significantly different from {}."
for year in range(2012, 2018):
    # Assign current and prior year's median home value to variables
    x1 = int(philly[philly["year"] == ____]["median_home_value"])
    x2 = int(____)
    
    # Calculate standard error as 90% MOE / critical Z score
    se_x1 = float(____)
    se_x2 = float(____)
    
    # Calculate two-sample z-statistic, output message if greater than critical Z score
    z = (x1 - x2) / sqrt(se_x1**2 + se_x2**2)
    print(msg.format(year, ____, year - 1))

Upravit a spustit kód