Сравнение медиан
Параметрические критерии, как правило, сравнивают средние значения, тогда как непараметрические — медианы. Это объясняется тем, что при скошенном распределении среднее может плохо отражать центральную тенденцию, и в таких случаях предпочтительнее работать с медианой.
Каждая из рассмотренных организаций по ранжированию университетов также включала «общий балл» для каждого университета. Начнём с проверки того, является ли распределение баллов приблизительно нормальным — с помощью гистограммы. Если нет, проведём критерий медиан Муда для сравнения медиан. В этом упражнении вы будете работать с рейтингами университетов CW и ARW.
Как и прежде, для построения гистограмм используйте метод .hist().
DataFrame с тремя наборами рейтингов хранится в переменной rankings_df. Библиотеки pandas (pd), NumPy (np), Matplotlib.pyplot (plt), а также пакет stats из SciPy уже импортированы.
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 CW total score
rankings_df['cw_score'].____
plt.show()