Normalität von Gruppen
Nachdem du die Varianzgleichheit festgestellt hast, ist die nächste Bedingung die Normalität der Finanzierung in jeder Branche zu prüfen.
In dieser Übung visualisierst und vergleichst du Daten mit und ohne Normalverteilung. Diese Visualisierungen lassen sich zwar mit plt.hist() erstellen, aber in dieser Übung übst du die Verwendung des Arguments .plot() auf einem DataFrame mit den Argumenten kind und alpha.
Die drei von dir erstellten DataFrames (biotech_df, enterprise_df und ecommerce_df) wurden für dich geladen. Die Pakete pandas als pd, NumPy als np, Matplotlib als plt und das stats-Paket aus SciPy sind ebenfalls geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Grundlagen der Inferenz in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Plot a histogram of the funding for each industry
____.plot(kind=____, alpha=____)
____.plot(____)
____.plot(____)
plt.show()