Wilcoxon-Mann-Whitney

Một nhóm kiểm định giả thuyết phi tham số khác được gọi là kiểm định tổng hạng (rank sum). Hạng (rank) là vị trí của các giá trị số khi sắp xếp từ nhỏ đến lớn. Hãy hình dung như một cuộc chạy: người có thời gian nhanh nhất (nhỏ nhất) là hạng 1, nhanh nhì là hạng 2, v.v.

Bằng cách tính toán trên các hạng của dữ liệu thay vì các giá trị thực tế, bạn có thể tránh phải giả định về phân phối của thống kê kiểm định. Cách làm này “khỏe” hơn, tương tự như trung vị thường ổn định hơn trung bình.

Một kiểm định dựa trên hạng phổ biến là kiểm định Wilcoxon-Mann-Whitney, tương tự như t-test phi tham số.

late_shipments đã sẵn sàng, và các gói sau đã được nạp: pingouin và pandas với bí danh pd.

Bài tập này là một phần của khóa học

Kiểm định giả thuyết trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Chọn weight_kilograms và late từ late_shipments, gán tên là weight_vs_late.
Chuyển weight_vs_late từ định dạng dài sang định dạng rộng, đặt columns là 'late'.
Chạy kiểm định Wilcoxon-Mann-Whitney để kiểm tra sự khác biệt của weight_kilograms khi lô hàng giao trễ so với đúng hạn.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# 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)

Chỉnh sửa và Chạy Mã