Порівняння медіан
Параметричні тести зазвичай порівнюють середні, а непараметричні — медіани. Причина в тому, що якщо дані мають перекіс, середнє може бути невдалим показником центральної тенденції, тож краще працювати з медіаною.
Кожна з організацій, що складають рейтинги університетів, які ви щойно розглядали, також наводила «загальний бал» для кожного університету. Почніть із перевірки, чи ці бали приблизно нормально розподілені, за допомогою гістограми. Якщо ні, виконайте тест медіан Муда, щоб порівняти їхні медіани. У цій вправі ви працюватимете з рейтингами університетів CW і ARW.
Знову ж таки, хоча є кілька способів побудувати гістограми, потренуйтеся використовувати метод .hist(), як і раніше.
Датафрейм із цими трьома наборами рейтингів збережено в rankings_df. Пакети pandas як pd, NumPy як np, Matplotlib.pyplot як plt та пакет stats із SciPy уже імпортовано для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Основи інференції в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Plot a histogram of the CW total score
rankings_df['cw_score'].____
plt.show()