Semnificația diferenței dintre estimări

Un grafic liniar cu bare de eroare îți oferă o idee generală despre tendințe, dar sunt diferențele de la an la an semnificative din punct de vedere statistic? În acest exercițiu, vei determina semnificația variației prețurilor mediane ale locuințelor din Philadelphia. Vei evalua diferențele de la an la an între 2011 și 2017.

Formula pentru statisticul Z cu două eșantioane este:

$$Z = \frac{x_1 - x_2}{\sqrt{SE_{x_1}^2 + SE_{x_2}^2}}$$

Este disponibil un DataFrame philly cu coloanele median_home_value, median_home_value_moe și year.

pandas este importat ca pd, iar funcția sqrt a fost importată din modulul numpy.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor recensământului SUA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Setează x1 la valoarea mediană a locuințelor pentru anul curent și x2 la valoarea mediană a locuințelor pentru anul anterior (anul curent minus 1)
Setează se_x1 la MOE-ul anului curent pentru valoarea mediană a locuințelor împărțit la Z_CRIT, și se_x2 la același calcul pentru anul anterior
Folosește operatorul ternar din Python (result1 if condition else result2) pentru a returna șirul gol dacă valoarea absolută a lui z este mai mare decât Z_CRIT, și altfel returnează "not "

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Set the critical Z score for 90% confidence, prepare message
Z_CRIT = 1.645
msg = "Philadelphia median home values in {} were {}significantly different from {}."
for year in range(2012, 2018):
    # Assign current and prior year's median home value to variables
    x1 = int(philly[philly["year"] == ____]["median_home_value"])
    x2 = int(____)
    
    # Calculate standard error as 90% MOE / critical Z score
    se_x1 = float(____)
    se_x2 = float(____)
    
    # Calculate two-sample z-statistic, output message if greater than critical Z score
    z = (x1 - x2) / sqrt(se_x1**2 + se_x2**2)
    print(msg.format(year, ____, year - 1))

Editează și rulează codul