เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การทดสอบความเป็นโปรดปรานการแจกแจงแบบปกติ

ชุดเครื่องมือทางสถิติที่ทรงพลัง ซึ่งรวมถึงการทดสอบสมมติฐานทั่วไปหลายรูปแบบ ล้วนอาศัยข้อสมมติว่าข้อมูลพื้นฐานมีการแจกแจงแบบปกติ แม้ฮิสโตแกรมจะช่วยบอกได้คร่าวๆ ว่าข้อมูลมีการแจกแจงใกล้เคียงปกติหรือไม่ แต่การทดสอบสมมติฐานช่วยให้ตรวจสอบข้อสมมตินี้ได้โดยตรง นอกจากนี้ ฮิสโตแกรมยังมีความไวต่อจำนวน bin เป็นอย่างมาก โดยเฉพาะเมื่อขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็ก

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ทำงานกับข้อมูลเงินเดือนของพนักงานในเมืองออสตินจาก salary_df โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับกลุ่มนักดับเพลิงที่มีเชื้อสายฮิสแปนิก จะวิเคราะห์ว่าจำนวนปีที่ทำงานของพนักงานกลุ่มนี้มีการแจกแจงใกล้เคียงแบบปกติหรือไม่ โดยใช้การทดสอบ Anderson-Darling

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

พื้นฐานการอนุมานทางสถิติด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • พล็อตฮิสโตแกรมแสดง Years of Employment ของพนักงาน
  • ทำการทดสอบ Anderson-Darling เพื่อตรวจสอบว่า Years of Employment มีการแจกแจงใกล้เคียงแบบปกติหรือไม่
  • หาว่าค่า statistic จากการทดสอบมีค่ามากกว่า critical_values ใดบ้าง
  • แสดงผล significance_level ที่จะปฏิเสธสมมติฐานหลัก

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Plot a histogram of the employees' "Years of Employment"
____.plot(kind="____")
plt.show()

# Conduct an Anderson-Darling test using the years of employment from salary_df
result = stats.____(____)

# Print which critical values the test statistic is greater than the critical values
print(result.____ > result.____)

# Print the significance levels at which the null hypothesis is rejected
print(result.____[result.____ > result.____])
แก้ไขและรันโค้ด