НачатьНачать бесплатно

Равенство дисперсий

В разных отраслях объёмы венчурных инвестиций существенно различаются. Но если в выборке вы видите незначительные различия в средних суммах вложений, можно ли считать их статистически значимыми? Это классическая задача для дисперсионного анализа (ANOVA). Однако одним из ключевых условий применения ANOVA является равенство дисперсий во всех группах. В этом упражнении вы проверите это условие с помощью теста Левена.

В переменной investments_df загружен DataFrame pandas с данными об инвестициях в три отрасли: Biotechnology, Enterprise Software и Health Care. Также загружены библиотеки: pandas как pd, NumPy как np, Matplotlib как plt и пакет stats из SciPy.

Это упражнение является частью курса

Основы статистического вывода на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Выберите данные о финансировании для каждого значения market по отдельности из investments_df, используя указанные названия столбцов.
  • Проведите тест Левена на равенство дисперсий для каждой пары отраслей в следующем порядке: (i) Biotechnology и Enterprise Software, (ii) Biotechnology и Health Care, (iii) Enterprise Software и Health Care — результаты сохраните в переменных statistic1, statistic2 и statistic3 соответственно.
  • Для каждого случая верните булево значение, указывающее, отвергается ли нулевая гипотеза о равенстве дисперсий.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Select each industry separately
biotech_df = ____
enterprise_df = ____
health_df = ____

# Conduct Levene tests for equal variance between funding_total_usd for all pairs of industries
statistic_1, p_value_1 = ____
statistic_2, p_value_2 = ____
statistic_3, p_value_3 = ____

# Print if the p-value is significant at the 5% level
print(____)
print(____)
print(____)
Редактировать и запускать код