Wilcoxon-Mann-Whitney

Parametrik olmayan hipotez testlerinin bir diğer sınıfı da sıralar toplamı (rank sum) testleridir. Sıralar, sayısal değerlerin küçükten büyüğe dizilişindeki konumlarıdır. Bunu koşu yarışları gibi düşün: en hızlı (en küçük) süre 1. sıradır, ikinci en hızlı 2. sıradır, bu şekilde devam eder.

Verilerin gerçek değerleri yerine sıraları üzerinde hesaplama yaparak, test istatistiğinin dağılımı hakkında varsayım yapmaktan kaçınabilirsin. Nasıl ki medyan ortalamaya göre daha dayanıklıysa, bu yaklaşım da o şekilde daha sağlamdır.

Yaygın sıralama temelli testlerden biri, parametrik olmayan t-testine benzeyen Wilcoxon-Mann-Whitney testidir.

late_shipments hazır ve şu paketler yüklendi: pingouin ve pandas (pd olarak).

Bu egzersiz

Python'da Hipotez Testi

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

late_shipments içinden weight_kilograms ve late sütunlarını seç ve buna weight_vs_late adını ver.
weight_vs_late verisini uzun formattan geniş formata çevir; columns argümanını 'late' olarak ayarla.
Gönderi geç kaldığında ve zamanında olduğunda weight_kilograms değerleri arasındaki farkı test etmek için bir Wilcoxon-Mann-Whitney testi çalıştır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Select the weight_kilograms and late columns
weight_vs_late = ____

# Convert weight_vs_late into wide format
weight_vs_late_wide = weight_vs_late.pivot(columns=____, 
                                           values=____)


# Run a two-sided Wilcoxon-Mann-Whitney test on weight_kilograms vs. late
wmw_test = ____



# Print the test results
print(wmw_test)

Kodu Düzenle ve Çalıştır