차이 시각화하기
가설 검정을 실행하기 전에, 탐색적 데이터 분석을 통해 요약 통계를 계산하고 분포를 시각화해 두는 것이 좋습니다.
여기서는 2012년과 2016년 미국 민주당 대선 후보에 대한 카운티 단위 득표 비율 sample_dem_data를 살펴봅니다. 두 해의 카운티가 동일하므로 이 표본들은 대응 표본입니다. 표본이 들어 있는 열은 dem_percent_12와 dem_percent_16입니다.
dem_votes_potus_12_16은 sample_dem_data로 제공됩니다. pandas와 matplotlib.pyplot은 익숙한 별칭으로 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 가설 검정
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate the differences from 2012 to 2016
sample_dem_data['diff'] = ____
# Print sample_dem_data
print(sample_dem_data)