Kích thước hiệu ứng cho trung bình
Nhiều công ty được quỹ đầu tư mạo hiểm rót vốn sẽ nhận được hơn một vòng gọi vốn. Nhìn chung, vòng thứ hai thường lớn hơn vòng đầu. Vậy số vòng gọi vốn ảnh hưởng bao nhiêu đến mức tài trợ trung bình? Bạn có thể dùng Cohen's d để định lượng điều này.
Nhớ rằng để tính Cohen's d, trước hết bạn cần tính độ lệch chuẩn gộp. Công thức là
Sau đó Cohen's d được cho bởi:
Một DataFrame về các khoản đầu tư mạo hiểm (investments_df) đã được nạp sẵn cho bạn, cùng với các gói pandas là pd, NumPy là np và stats từ SciPy. Cột funding_total_usd hiển thị tổng số tiền được rót ở vòng đó.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nền tảng Suy luận trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Lọc
investments_dfđể chọn riêngfunding_rounds1 và 2. - Tính độ lệch chuẩn và kích thước mẫu của mỗi vòng.
- Tính độ lệch chuẩn gộp giữa hai vòng.
- Dùng các giá trị vừa tính để tính Cohen's d.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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()) / ____