Varianza igual
Distintas industrias reciben diferentes niveles de inversión por parte de capital riesgo (VCs). Sin embargo, si observas una muestra de inversiones de VC y ves diferencias leves en los importes medios invertidos, ¿es razonable asumir que esa diferencia es estadísticamente significativa? Esta es una situación perfecta para ANOVA. No obstante, una condición clave de ANOVA es la igualdad de varianzas entre todos los grupos de muestras. En este ejercicio, comprobarás esa condición usando la prueba de Levene de igualdad de varianza.
Se ha cargado para ti un DataFrame de pandas con inversiones de tres industrias (Biotechnology, Enterprise Software y Health Care) en investments_df. También se han cargado los paquetes pandas como pd, NumPy como np, Matplotlib como plt y el paquete stats de SciPy.
Este ejercicio forma parte del curso
Fundamentos de la inferencia en Python
Instrucciones del ejercicio
- Selecciona la financiación de cada
marketde forma individual desdeinvestments_dfusando los nombres de columna dados. - Realiza pruebas de Levene para igualdad de varianza entre cada par de industrias, en el siguiente orden: (i) Biotechnology y Enterprise Software, (ii) Biotechnology y Health Care y (iii) Enterprise Software y Health Care, correspondientes a
statistic1,statistic2ystatistic3, respectivamente. - En cada caso, devuelve un booleano que indique si se rechaza la hipótesis nula de igualdad de varianza.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Select each industry separately
biotech_df = ____
enterprise_df = ____
health_df = ____
# Conduct Levene tests for equal variance between funding_total_usd for all pairs of industries
statistic_1, p_value_1 = ____
statistic_2, p_value_2 = ____
statistic_3, p_value_3 = ____
# Print if the p-value is significant at the 5% level
print(____)
print(____)
print(____)