Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Phân tích dữ liệu lệch bằng phép kiểm hoán vị

Phép kiểm hoán vị hữu ích khi dữ liệu không thỏa các điều kiện của những phép kiểm định giả thuyết mà bạn đã biết. Trong bài tập này, bạn sẽ tự viết một phép kiểm hoán vị bằng gói statsmodels.

Bạn muốn so sánh số vòng gọi vốn trung bình giữa các công ty thuộc mảng analytics và các công ty được đầu tư mạo hiểm còn lại. Mặc dù bạn có thể muốn dùng t-test, nhưng bạn biết rằng số vòng gọi vốn không phân phối chuẩn. Thực tế, đa số công ty chỉ có một vòng, và số công ty có từ hai vòng trở lên giảm rất nhanh.

Những đối tượng sau đã được nạp sẵn:

  • analytics_df - Dữ liệu về tất cả công ty analytics
  • non_analytics_df - Dữ liệu về tất cả công ty không thuộc analytics

Bài tập này là một phần của khóa học

Nền tảng Suy luận trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Định nghĩa một hàm thống kê nhận hai mẫu fundings_group_1 và fundings_group_2, trả về chênh lệch trung bình số funding_rounds.
  • Thực hiện phép kiểm hoán vị dùng cột funding_rounds từ mỗi bộ dữ liệu, hàm thống kê bạn đã định nghĩa, và 100 lần hoán vị.
  • In ra p-value thu được từ phép kiểm hoán vị.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Write a "statistic" function which calculates the difference in means
def statistic(funding_group_1, funding_group_2):
  return ____(fundings_group_1) - ____(funding_group_2)

# Conduct a permutation test using 100 resamples
perm_result = stats.permutation_test((____['funding_rounds'], ____['funding_rounds']),
                                    statistic=____,
                                    n_resamples=____,
                                    vectorized=____)

# Print the p-value
____(____.pvalue)
Chỉnh sửa và Chạy Mã