平均に対する効果量

多くのベンチャーキャピタル支援企業は複数回の資金調達を受けます。一般に、2 回目は 1 回目より大きくなります。ラウンド番号が平均の調達額にどれほど影響するのでしょうか。これを定量化するために Cohen の d を使います。

Cohen の d を計算するには、まずプールした標準偏差を求める必要があります。これは次の式で与えられます。

その後、Cohen の d は次の式で与えられます。

ベンチャー投資の DataFrame（investments_df）が読み込まれており、pandas は pd、NumPy は np、SciPy からは stats がインポート済みです。列 funding_total_usd はそのラウンドで受け取った合計調達額を表します。

investments_df をフィルタリングして、funding_rounds が 1 と 2 のデータをそれぞれ取り出します。
各ラウンドの標準偏差と標本数を計算します。
2 つのラウンド間のプールした標準偏差を計算します。
直前に計算した値を用いて Cohen の d を求めます。