Розмір ефекту для категоріальних змінних
У даних про співробітників міста Остін ви бачили, що розподіл статей за посадами є нерівномірним. Але чи так само для етнічної належності? І наскільки етнічність пов'язана з обраною посадою? У цій вправі ви заглибитесь у дані й дасте відповідь на це запитання.
Датафрейм для порівняння посад і етнічної належності (employees_df) уже завантажено, а також бібліотеку pandas як pd, NumPy як np і stats зі SciPy.
Ця вправа є частиною курсу
Основи інференції в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Compute the chi-squared statistic
chi2, p, d, expected = stats.____(____)
# Compute the DOF using the number of rows and columns
dof = min(____.shape[0] - 1, ____.shape[1] - 1)
# Compute the total number of people
n = np.sum(____.values)
# Compute Cramer's V
v = np.____((____ / ____) / ____)
print("Cramer's V:", v, "\nDegrees of freedom:", dof)