等分散
業界ごとにベンチャーキャピタル（VC）からの投資規模は異なります。しかし、VC 投資のサンプルを見て平均投資額にわずかな差があったとしても、その差が統計的に有意だと言えるのでしょうか？これはまさに ANOVA の出番です。ただし、ANOVA を使ううえで重要な前提のひとつは、すべてのグループ間で分散が等しいことです。この演習では、等分散の Levene 検定を用いてそれを確認します。
3 つの業界（Biotechnology、Enterprise Software、Health Care）の投資データを含む pandas の DataFrame investments_df が用意されています。pandas は pd、NumPy は np、Matplotlib は plt、そして SciPy の stats パッケージも読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ推測の基礎
演習の手順
investments_dfから、与えられた列名を使って各marketの資金調達額のみを個別に抽出します。- 次の順序で等分散の Levene 検定を実行し、それぞれ
statistic1、statistic2、statistic3に対応させます。（i）Biotechnology と Enterprise Software、（ii）Biotechnology と Health Care、（iii）Enterprise Software と Health Care。 - それぞれについて、等分散であるという帰無仮説が棄却されるかどうかを示すブール値を返します。
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。
# Select each industry separately
biotech_df = ____
enterprise_df = ____
health_df = ____
# Conduct Levene tests for equal variance between funding_total_usd for all pairs of industries
statistic_1, p_value_1 = ____
statistic_2, p_value_2 = ____
statistic_3, p_value_3 = ____
# Print if the p-value is significant at the 5% level
print(____)
print(____)
print(____)