Différence entre les moyennes
Fait partie de la section Statistiques pour le ML du Journey Machine Learning de Coddy. Leçon 42 sur 64.
Un nouveau modèle, une nouvelle page ou un nouveau clavier est-il meilleur ? Compare les groupes par leur différence des moyennes : la moyenne d'un groupe moins celle de l'autre. Dix dactylographes ont chacun essayé une disposition :
typing = pd.DataFrame({
"layout": ["Qwerty", "Dvorak", "Qwerty", "Dvorak", "Qwerty", "Dvorak", "Qwerty", "Dvorak", "Qwerty", "Dvorak"],
"wpm": [68, 76, 74, 65, 61, 82, 79, 70, 66, 74],
})
means = typing.groupby("layout")["wpm"].mean()
print(np.round(means["Dvorak"] - means["Qwerty"], 2))Cela affiche 3.8 : les dactylographes utilisant Dvorak ont tapé en moyenne 3.8 mots de plus par minute. Qwerty moins Dvorak donne -3.8, alors indique quel groupe vient en premier.
3,8, est-ce beaucoup ? Les dactylographes à un doigt dépassent rarement 20 mots par minute ; la chance de savoir qui a eu quel clavier pourrait à elle seule expliquer cet écart.
Défi
MoyenLes élèves se sont entraînés avec l'une de deux applications de mathématiques. math_apps.csv contient app (algo ou numo), score et sets ; le programme lit le nom d'une colonne numérique.
- Calcule la moyenne de numo moins la moyenne de algo pour cette colonne.
- Fais déterminer par le signe de cette différence quelle application est en tête, puis affiche la ligne ci-dessous : l'écart est positif, la moyenne de l'application en tête apparaît en premier, le tout avec 2 décimales.
Pour les autres élèves et l'entrée score :
algo is ahead on score by 4.0 (151.0 vs 147.0)Essayez vous-même
import numpy as np
import pandas as pd
students = pd.read_csv("math_apps.csv")
column = input()
# Écrivez votre code ci-dessous
Cette leçon comprend un petit quiz. Commencez la leçon pour y répondre et suivre votre progression.
Toutes les leçons de Statistiques pour le ML
1Centre et dispersion
Moyenne et médianePercentiles et quartilesVariance et écart-typeÉchantillon ou population ?La valeur la plus fréquenteRécapitulatif : délais de livraison4Échantillons et populations
Population et échantillonLes moyennes d’échantillon varientLa distribution d’échantillonnageDes échantillons plus grands, moins de bruitRécapitulatif : sonder une ville2Distributions
Histogrammes de densitéFormes des donnéesLa courbe normaleLa règle des 68-95-99,7Scores zRécapitulatif : autonomie de la batterie5Valeurs aberrantes
Diagrammes en boîteLa règle de l’écart interquartileLa règle du score ZTraiter les valeurs aberrantesRécapitulatif : anomalies des capteurs8Comparer des groupes
Diagrammes en boîte par groupeDifférence entre les moyennesEst-ce dû au hasard ?Valeurs pLe test tRécapitulatif : test A/B3Les probabilités par simulation
La probabilité comme fréquenceLa loi des grands nombresSommes de désEspérance mathématiqueProbabilité conditionnelleRécapitulatif : les chances au stand de dés6Relations
Lire des nuages de pointsCorrélationMatrice de corrélationCartes thermiques de corrélationCorrélation n’est pas causalitéRécapitulatif : glace et soleil9Mise à l’échelle des caractéristiques
Pourquoi mettre les caractéristiques à l’échelleMise à l’échelle Min-MaxStandardisationStandardScalerRécapitulatif : partenaires d’escaladeEntraînez-vous par vous-même : Compilateur Python en ligne