เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ขนาดผลกระทบสำหรับค่าเฉลี่ย

บริษัทที่ได้รับการสนับสนุนจาก venture capital หลายแห่งมักได้รับเงินทุนมากกว่าหนึ่งรอบ โดยทั่วไปรอบที่สองมักมีมูลค่าสูงกว่ารอบแรก แล้วรอบการระดมทุนส่งผลต่อจำนวนเงินเฉลี่ยมากแค่ไหน? ใช้ Cohen's d เพื่อวัดขนาดผลกระทบนี้ได้

ขั้นแรกต้องคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานรวม (pooled standard deviation) ตามสมการด้านล่าง

จากนั้นคำนวณ Cohen's d ด้วยสมการนี้

โหลด DataFrame ของข้อมูลการลงทุน venture capital (investments_df) ไว้ให้แล้ว พร้อมกับแพ็กเกจ pandas เป็น pd, NumPy เป็น np และ stats จาก SciPy คอลัมน์ funding_total_usd แสดงยอดเงินทุนรวมที่ได้รับในแต่ละรอบ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

พื้นฐานการอนุมานทางสถิติด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กรอง investments_df เพื่อเลือกข้อมูล funding_rounds รอบที่ 1 และ 2 แยกกัน
  • คำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและขนาดตัวอย่างของแต่ละรอบ
  • คำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานรวม (pooled standard deviation) ระหว่างสองรอบ
  • คำนวณ Cohen's d โดยใช้ค่าที่คำนวณได้ข้างต้น

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Select all investments from rounds 1 and 2 separately
round1_df = investments_df[____['funding_rounds'] == ____]
round2_df = investments_df[____['funding_rounds'] == ____]

# Calculate the standard deviation of each round and the number of companies in each round
round1_sd = ____.std()
round2_sd = ____.std()
round1_n = ____.shape[0]
round2_n = ____.shape[0]

# Calculate the pooled standard deviation between the two rounds
pooled_sd = np.sqrt(((____ - 1) * ____ ** 2 + (____ - 1) *____ ** 2) / (____ + ____ - 2))

# Calculate Cohen's d
d = (____.mean() - ____.mean()) / ____
แก้ไขและรันโค้ด