Analityczna ocena normalności w eksperymencie rolniczym
Kontynuując poprzednią pracę – wizualna inspekcja danych sugeruje, że cały zbiór może nie mieć rozkładu normalnego, choć pierwszy punkt czasowy prawdopodobnie go ma.
Rozwiń dotychczasową analizę, stosując metody analityczne do oceny normalności zbioru danych.
Dane zostały wczytane do DataFrame chicken_data, a poniższe biblioteki są już zaimportowane:
import pandas as pd
from scipy.stats import shapiro
from scipy.stats import anderson
To ćwiczenie jest częścią kursu
Projektowanie eksperymentów w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Run a Shapiro-Wilk normality test on the weight column
test_statistic, p_value = ____
print(f"p: {round(____, 4)} test stat: {round(____, 4)}")