估计差异的显著性

带误差条的折线图可以大致反映趋势，但逐年差异是否具有统计显著性呢？在本练习中，您将判断费城中位房价在不同年份之间的变化是否显著。您将评估 2011 年到 2017 年之间各年的差异。

两样本 Z 统计量的公式为：

$$Z = \frac{x_1 - x_2}{\sqrt{SE_{x_1}^2 + SE_{x_2}^2}}$$

已提供一个 DataFrame philly，其包含 median_home_value、median_home_value_moe 和 year 列。

已将 pandas 以 pd 导入，并从 numpy 模块中导入了 sqrt 函数。

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使用 Python 分析美国人口普查数据

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练习说明

将 x1 设为当年的中位房价，将 x2 设为上一年的中位房价（当年减 1）。
将 se_x1 设为当年中位房价的 MOE 除以 Z_CRIT，将 se_x2 设为上一年对应的同样计算结果。
使用 Python 的三元运算符（result1 if condition else result2）：当 z 的绝对值大于 Z_CRIT 时返回空字符串，否则返回 "not "。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Set the critical Z score for 90% confidence, prepare message
Z_CRIT = 1.645
msg = "Philadelphia median home values in {} were {}significantly different from {}."
for year in range(2012, 2018):
    # Assign current and prior year's median home value to variables
    x1 = int(philly[philly["year"] == ____]["median_home_value"])
    x2 = int(____)
    
    # Calculate standard error as 90% MOE / critical Z score
    se_x1 = float(____)
    se_x2 = float(____)
    
    # Calculate two-sample z-statistic, output message if greater than critical Z score
    z = (x1 - x2) / sqrt(se_x1**2 + se_x2**2)
    print(msg.format(year, ____, year - 1))

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