Comparing rankings
Várias organizações classificam universidades com base em fatores como pesquisa, ensino e satisfação dos estudantes, entre outros. Três delas são o Times Higher Education World (THEW) University Ranking, o Academic Ranking (ARW) of World Universities e o Center for World (CW) University Rankings. No entanto, é comum que essas organizações atribuam posições diferentes para a mesma universidade. Como medir quantitativamente o nível de concordância ou discordância entre os rankings? Uma abordagem é usar um coeficiente de correlação de postos não paramétrico, como o tau de Kendall.
Um DataFrame com esses três conjuntos de rankings está em rankings_df. Os pacotes pandas como pd, NumPy como np e o pacote stats do SciPy já foram carregados para você.
Este exercicio faz parte do curso
Fundamentos de Inferência em Python
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Compute Kendall's tau between the THEW and ARW rankings
tau_thew_arw, p_value_thew_arw = ____
# Compute Kendall's tau between the THEW and CW rankings
tau_thew_cw, p_value_thew_cw = ____
# Compute Kendall's tau between the ARW and CW rankings
tau_arw_cw, p_value_arw_cw = ____