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Differenza tra le medie

Fa parte della sezione Statistica per il machine learning del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 42 di 64.

È meglio un nuovo modello, una nuova pagina o una nuova tastiera? Confronta i gruppi usando la loro differenza tra le medie: la media di un gruppo meno quella dell’altro. Dieci dattilografi hanno provato ciascuno un layout:

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))

Questo stampa 3.8: i dattilografi Dvorak hanno registrato in media 3.8 parole al minuto in più. Qwerty meno Dvorak dà -3.8, quindi indica quale gruppo viene per primo.

Cinque dattilografi Qwerty e cinque dattilografi Dvorak rappresentati come punti distribuiti da 61 a 82 parole al minuto, con la media di ciascun gruppo indicata da una barra, 69.6 e 73.4, e una parentesi rossa che segna la differenza di 3.8 tra i due

3.8 è tanto? I dattilografi singoli raggiungono una velocità di oltre 20 parole al minuto, quindi la fortuna di chi si è trovato con quale tastiera potrebbe da sola spiegare questo divario.

challenge icon

Sfida

Medio

Gli studenti si sono esercitati con una delle due app di matematica. math_apps.csv contiene app (algo o numo), score e sets; il programma legge il nome di una colonna numerica.

  1. Calcola la media di numo meno la media di algo per quella colonna.
  2. In base al segno, scegli l'app in vantaggio e stampa la riga qui sotto: il divario positivo, prima la media dell'app in vantaggio, tutto con 2 decimali.

Per altri studenti e l'input score:

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

Provalo tu

import numpy as np
import pandas as pd

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

# Scrivi il tuo codice qui sotto
quiz iconMettiti alla prova

Questa lezione include un breve quiz. Inizia la lezione per rispondere e tenere traccia dei tuoi progressi.

Tutte le lezioni di Statistica per il machine learning

1Centro e dispersione

Media e medianaPercentili e quartiliVarianza e deviazione standardCampione o popolazione?Il valore più frequenteRiepilogo: tempi di consegna

4Campioni e popolazioni

Popolazione e campioneLe medie campionarie varianoDistribuzione campionariaCampioni più grandi, meno rumoreRiepilogo: sondare una città

7Linee di tendenza

ResiduiAdattamento dei minimi quadratiTracciare la retta di adattamentoFare previsioni con una rettaQuanto è buono l’adattamento?Riepilogo: ore di pratica

10Codifica delle categorie

Categorie come numeriCodifica one-hotRaggruppamento dei numeri in intervalliRiepilogo: annunci di auto

2Distribuzioni

Istogrammi di densitàForme dei datiCurva normaleRegola 68-95-99,7Punteggi ZRiepilogo: durata della batteria

5Valori anomali

Diagrammi a scatolaLa regola dell'IQRLa regola dello z-scoreGestire i valori anomaliRiepilogo: anomalie dei sensori

8Confrontare gruppi

Diagrammi a scatola per gruppoDifferenza tra le mediePotrebbe essere solo caso?I p-valueIl test tRiepilogo: test A/B

11Esplorare un dataset

Una prima occhiataTutte le feature insiemeFeature a confronto con l'etichettaLe due feature miglioriRiepilogo: dati sul diabete

3Probabilità tramite simulazione

La probabilità come frequenzaLa legge dei grandi numeriSomme dei dadiValore attesoProbabilità condizionataRiepilogo: probabilità al banco dei dadi

6Relazioni

Leggere i grafici a dispersioneCorrelazioneMatrice di correlazioneMappe di calore della correlazioneCorrelazione non significa causalitàRiepilogo: gelato e sole

9Scalatura delle feature

Perché scalare le featureScalatura Min-MaxStandardizzazioneStandardScalerRiepilogo: compagni di scalata

12Sfide finali

Ritardi dei treniQualità dell'ariaChimica del vinoSondaggio in clinica

Esercitati da solo: Compilatore Python online