Compararea medianelor
Testele parametrice tind să compare mediile, în timp ce testele non-parametrice tind să compare medianele. Acest lucru se datorează faptului că, atunci când datele sunt asimetrice, media poate să nu fie o măsură bună a tendinței centrale – în astfel de cazuri, este mai potrivit să lucrezi cu mediana.
Fiecare dintre organizațiile de clasificare a universităților pe care le-ai analizat anterior a inclus și un „scor total" pentru fiecare universitate. Vei începe prin a verifica dacă scorurile urmează o distribuție aproximativ normală, folosind o histogramă. Dacă nu, vei aplica testul median al lui Mood pentru a compara medianele. În acest exercițiu vei lucra cu clasamentele universitare CW și ARW.
Ca și înainte, vei exersa crearea histogramelor folosind metoda .hist().
Ai la dispoziție un DataFrame cu trei seturi de clasamente în rankings_df. Pachetele pandas ca pd, NumPy ca np, Matplotlib.pyplot ca plt și pachetul stats din SciPy au fost deja importate.
Acest exercițiu face parte din cursul
Bazele inferenței în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Plot a histogram of the CW total score
rankings_df['cw_score'].____
plt.show()