Significatività della differenza tra stime
Un grafico a linee con barre di errore ti dà un'idea approssimativa delle tendenze, ma le differenze anno su anno sono statisticamente significative? In questo esercizio determinerai la significatività del cambiamento dei prezzi mediani delle case a Philadelphia. Valuterai le differenze anno per anno tra il 2011 e il 2017.
La formula per la statistica Z a due campioni è:
$$Z = \frac{x_1 - x_2}{\sqrt{SE_{x_1}^2 + SE_{x_2}^2}}$$
È disponibile un DataFrame philly con le colonne median_home_value, median_home_value_moe e year.
pandas è importato come pd e la funzione sqrt è stata importata dal modulo numpy.
Questo esercizio fa parte del corso
Analizzare i dati del Censimento USA con Python
Istruzioni dell'esercizio
- Imposta
x1al valore mediano delle case dell'anno corrente ex2al valore mediano dell'anno precedente (anno corrente meno 1) - Imposta
se_x1alla MOE dell'anno corrente per il valore mediano delle case divisa perZ_CRIT, ese_x2allo stesso calcolo per l'anno precedente - Usa l'operatore ternario di Python (
result1 if condition else result2) per restituire la stringa vuota se il valore assoluto dizè maggiore diZ_CRIT, altrimenti restituisci `"not "
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Set the critical Z score for 90% confidence, prepare message
Z_CRIT = 1.645
msg = "Philadelphia median home values in {} were {}significantly different from {}."
for year in range(2012, 2018):
# Assign current and prior year's median home value to variables
x1 = int(philly[philly["year"] == ____]["median_home_value"])
x2 = int(____)
# Calculate standard error as 90% MOE / critical Z score
se_x1 = float(____)
se_x2 = float(____)
# Calculate two-sample z-statistic, output message if greater than critical Z score
z = (x1 - x2) / sqrt(se_x1**2 + se_x2**2)
print(msg.format(year, ____, year - 1))