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Tamanho de efeito para médias

Muitas empresas financiadas por venture capital recebem mais de uma rodada de investimento. Em geral, a segunda rodada é maior que a primeira. Qual é o tamanho do efeito que o número da rodada tem sobre o valor médio do investimento? Você pode usar o d de Cohen para quantificar isso.

Lembre-se de que, para calcular o d de Cohen, você precisa primeiro calcular o desvio padrão combinado (pooled). Ele é dado pela equação

O d de Cohen é então dado por:

Um DataFrame de investimentos de venture capital (investments_df) já foi carregado para você, assim como os pacotes pandas como pd, NumPy como np e stats do SciPy. A coluna funding_total_usd mostra o financiamento total recebido naquela rodada.

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Instruções do exercicio

  • Filtre investments_df para selecionar funding_rounds 1 e 2 separadamente.
  • Calcule o desvio padrão e o tamanho da amostra de cada rodada.
  • Calcule o desvio padrão combinado entre as duas rodadas.
  • Calcule o d de Cohen usando os termos que você acabou de calcular.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Select all investments from rounds 1 and 2 separately
round1_df = investments_df[____['funding_rounds'] == ____]
round2_df = investments_df[____['funding_rounds'] == ____]

# Calculate the standard deviation of each round and the number of companies in each round
round1_sd = ____.std()
round2_sd = ____.std()
round1_n = ____.shape[0]
round2_n = ____.shape[0]

# Calculate the pooled standard deviation between the two rounds
pooled_sd = np.sqrt(((____ - 1) * ____ ** 2 + (____ - 1) *____ ** 2) / (____ + ____ - 2))

# Calculate Cohen's d
d = (____.mean() - ____.mean()) / ____
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