CommencezCommencez gratuitement

Variance égale

Les niveaux d'investissement des sociétés de capital de risque (VC) varient selon les secteurs. Cependant, si vous examinez un échantillon d'investissements de VC et observez de légères différences entre les montants moyens, est‑il raisonnable de supposer que cette différence est statistiquement significative ? C'est une situation idéale pour une ANOVA. Or, une condition clé de l'ANOVA est l'égalité des variances entre tous les groupes d'échantillons. Dans cet exercice, vous testerez cette condition à l'aide du test de Levene pour variances égales.

Un DataFrame pandas contenant les investissements de trois secteurs (Biotechnology, Enterprise Software et Health Care) a été chargé pour vous dans investments_df. Les modules pandas sous pd, NumPy sous np, Matplotlib sous plt, ainsi que le module stats de SciPy ont aussi été chargés.

Cette activité fait partie du cours

Fondements de l'inférence en Python

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Sélectionnez le financement pour chaque market individuellement à partir de investments_df en utilisant les noms de colonnes fournis.
  • Effectuez des tests de Levene pour l'égalité des variances entre chaque paire de secteurs, dans l'ordre suivant : (i) Biotechnology et Enterprise Software, (ii) Biotechnology et Health Care, et (iii) Enterprise Software et Health Care, correspondant respectivement à statistic1, statistic2 et statistic3.
  • Dans chaque cas, retournez un booléen indiquant si l'hypothèse nulle d'égalité des variances est rejetée.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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(____)
Modifier et exécuter le code