農業実験における正規性の分析的検定
前の作業を引き継いで、データの可視的な確認から、全体としては正規分布ではない可能性がある一方で、最初の時点は正規的かもしれないと示唆されました。
これまでの作業を発展させ、分析的な手法を使ってデータセットの正規性を判断しましょう。
DataFrame chicken_data は読み込み済みで、次のパッケージのインポートもすでに実行されています。
import pandas as pd
from scipy.stats import shapiro
from scipy.stats import anderson
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ実験計画法
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Run a Shapiro-Wilk normality test on the weight column
test_statistic, p_value = ____
print(f"p: {round(____, 4)} test stat: {round(____, 4)}")