Нормальность групп
Теперь, когда вы убедились в равенстве дисперсий, следующий шаг — проверить нормальность распределения объёма финансирования в каждой отрасли.
В этом упражнении вы визуализируете и сравните данные с нормальным распределением и без него. Хотя подобные визуализации можно создавать с помощью plt.hist(), здесь вы попрактикуетесь в использовании метода .plot() для DataFrame с аргументами kind и alpha.
Три DataFrame, которые вы создали (biotech_df, enterprise_df и ecommerce_df), уже загружены. 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
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Plot a histogram of the funding for each industry
____.plot(kind=____, alpha=____)
____.plot(____)
____.plot(____)
plt.show()