ÎncepețiÎncepe gratuit

Analiza datelor asimetrice cu un test de permutare

Testele de permutare sunt utile în situațiile care nu îndeplinesc condițiile testelor de ipoteză pe care le cunoști deja. În acest exercițiu vei implementa un test de permutare folosind pachetul statsmodels.

Vrei să compari numărul mediu de runde de finanțare între companiile din domeniul analiticii și toate celelalte companii finanțate prin capital de risc. Deși ai putea fi tentat să folosești un test t, poți fi sigur că numărul rundelor de finanțare nu urmează o distribuție normală. De fapt, majoritatea companiilor au o singură rundă, iar numărul celor cu două sau mai multe runde scade rapid.

Următoarele au fost încărcate pentru tine:

  • analytics_df - Date despre toate companiile din domeniul analiticii
  • non_analytics_df - Date despre toate celelalte companii din afara domeniului analiticii

Acest exercițiu face parte din cursul

Bazele inferenței în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Definește o funcție statistică care, primind două eșantioane fundings_group_1 și fundings_group_2, returnează diferența dintre numărul mediu de funding_rounds.
  • Efectuează un test de permutare folosind coloana funding_rounds din fiecare set de date, funcția statistică pe care ai definit-o și 100 de reeșantionări.
  • Afișează valoarea p rezultată din testul tău de permutare.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Write a "statistic" function which calculates the difference in means
def statistic(funding_group_1, funding_group_2):
  return ____(fundings_group_1) - ____(funding_group_2)

# Conduct a permutation test using 100 resamples
perm_result = stats.permutation_test((____['funding_rounds'], ____['funding_rounds']),
                                    statistic=____,
                                    n_resamples=____,
                                    vectorized=____)

# Print the p-value
____(____.pvalue)
Editează și rulează codul