मेडियन की तुलना
पैरामेट्रिक टेस्ट आमतौर पर means की तुलना करते हैं, जबकि नॉन-पैरामेट्रिक टेस्ट आमतौर पर medians की तुलना करते हैं। कारण यह है कि अगर आपका डेटा skewed है, तो mean केंद्रीय प्रवृत्ति का अच्छा माप नहीं होता, और ऐसी स्थिति में आपको median के साथ काम करना चाहिए।
जिन यूनिवर्सिटी रैंकिंग संगठनों को आपने अभी देखा, उन्होंने हर यूनिवर्सिटी के लिए एक "total score" भी दिया है। आप शुरुआत में histogram से जाँचेंगे कि क्या ये scores लगभग normal हैं। अगर नहीं, तो आप उनकी medians की तुलना करने के लिए Mood का median test चलाएँगे। इस अभ्यास में आप CW और ARW यूनिवर्सिटी रैंकिंग्स के साथ काम करेंगे।
फिर से, हालाँकि histogram बनाने के कई तरीके हैं, आप पहले की ही तरह .hist() मेथड का अभ्यास करेंगे।
rankings_df नाम के DataFrame में इन तीनों रैंकिंग सेट्स का डेटा मौजूद है। आपके लिए pandas को pd, NumPy को np, Matplotlib.pyplot को plt, और SciPy के stats पैकेज को पहले से लोड कर दिया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में अनुमान का आधार
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Plot a histogram of the CW total score
rankings_df['cw_score'].____
plt.show()