Normalité des groupes
Maintenant que vous avez établi l'égalité des variances, la prochaine condition à vérifier est la normalité du financement dans chaque secteur.
Dans cet exercice, vous allez visualiser et comparer des données avec et sans normalité. Même si ces visualisations peuvent être créées avec plt.hist(), vous allez plutôt pratiquer l'argument .plot() sur un DataFrame, avec les arguments kind et alpha.
Les trois DataFrames que vous avez créés (biotech_df, enterprise_df et ecommerce_df) ont été chargés pour vous. 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
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Plot a histogram of the funding for each industry
____.plot(kind=____, alpha=____)
____.plot(____)
____.plot(____)
plt.show()