Menu
CoddyTech

Perbedaan Rata-rata

Termasuk bagian Statistik untuk ML dalam perjalanan Machine Learning di Coddy. Pelajaran 42 dari 64.

Apakah model, halaman, atau keyboard baru lebih baik? Bandingkan kelompok berdasarkan selisih rata-rata: rata-rata satu kelompok dikurangi rata-rata kelompok lainnya. Sepuluh juru ketik masing-masing mencoba satu tata letak:

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))

Ini mencetak 3.8: juru ketik Dvorak rata-rata mengetik 3.8 kata per menit lebih banyak. Qwerty dikurangi Dvorak hasilnya -3.8, jadi sebutkan kelompok mana yang disebut lebih dahulu.

Lima juru ketik Qwerty dan lima juru ketik Dvorak ditampilkan sebagai titik-titik yang tersebar dari 61 hingga 82 kata per menit, dengan rata-rata setiap kelompok ditandai garis, 69.6 dan 73.4, serta tanda kurung merah yang menunjukkan selisih 3.8 di antara keduanya

Apakah 3.8 itu besar? Kecepatan mengetik tiap orang berbeda lebih dari 20 kata per menit, jadi keberuntungan dalam mendapatkan keyboard tertentu saja bisa menyebabkan selisih ini.

challenge icon

Tantangan

Sedang

Siswa berlatih menggunakan salah satu dari dua aplikasi matematika. math_apps.csv memiliki app (algo atau numo), score dan sets; program membaca nama satu kolom angka.

  1. Hitung rata-rata numo dikurangi rata-rata algo pada kolom tersebut.
  2. Gunakan tandanya untuk menentukan aplikasi yang unggul, lalu cetak baris di bawah ini: selisihnya positif, rata-rata aplikasi yang unggul ditampilkan lebih dahulu, semuanya dengan 2 angka desimal.

Untuk siswa lain dan input score:

algo is ahead on score by 4.0 (151.0 vs 147.0)

Coba sendiri

import numpy as np
import pandas as pd

students = pd.read_csv("math_apps.csv")
column = input()

# Tulis kodemu di bawah ini
quiz iconUji dirimu

Pelajaran ini berisi kuis singkat. Mulai pelajarannya untuk menjawab kuis dan melacak progresmu.

Semua pelajaran di Statistik untuk ML

Latihan sendiri: Compiler Python online