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Bài tập

NYC SATスコアのEDA

米国は世界と比べて数学の成績が一貫して低い傾向にあるため、ここではMath（数学）スコアに焦点を当てて実験していきます。元のデータセットはKaggleから取得したオープンデータですが、この章を通して、みなさんが教育研究者として、学生のスコアを上げ、大学進学の可能性を高めることを目指した実験を行っていると想定できるよう、いくつかの変数を追加しています。

実験の分析に入る前に、nyc_scoresデータを正しく理解するためのEDAを行いましょう。このレッスンでは、BoroughとTeacher_Education_Levelでブロック化した実験を扱うので、まずはそれらの変数ごとに数学スコアを確認します。nyc_scoresデータセットはすでに読み込まれています。

Hướng dẫn 1/3

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  • 1
    • dplyrのEDA手法を使って、BoroughごとのAverage_Score_SAT_Mathの平均、分散、中央値を求めてください。
  • 2
    • dplyrのEDA手法を使って、Teacher_Education_LevelごとのAverage_Score_SAT_Mathの平均、分散、中央値を求めてください。
  • 3
    • dplyrのEDA手法を使って、BoroughとTeacher_Education_Levelの両方ごとのAverage_Score_SAT_Mathの平均、分散、中央値を求めてください。