Diferença entre médias
Parte da seção Estatística para ML do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 42 de 64.
Um novo modelo, página ou teclado é melhor? Compare os grupos pela diferença entre as médias: a média de um grupo menos a do outro. Dez digitadores experimentaram um layout cada:
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))Isso imprime 3.8: os digitadores que usam Dvorak tiveram uma média de 3.8 palavras por minuto a mais. Qwerty menos Dvorak resulta em -3.8, então diga qual grupo vem primeiro.
3.8 é muito? Digitadores individuais variam em mais de 20 palavras por minuto, então a sorte de quem ficou com qual teclado poderia, por si só, explicar essa diferença.
Desafio
MédioOs alunos praticaram com um de dois aplicativos de matemática. math_apps.csv tem app (algo ou numo), score e sets; o programa lê o nome de uma coluna numérica.
- Calcule a média de numo menos a média de algo nessa coluna.
- Deixe o sinal indicar qual aplicativo está à frente e imprima a linha abaixo: a diferença positiva, primeiro a média do líder, tudo com 2 casas decimais.
Para outros alunos e a entrada score:
algo is ahead on score by 4.0 (151.0 vs 147.0)Experimente você mesmo
import numpy as np
import pandas as pd
students = pd.read_csv("math_apps.csv")
column = input()
# Escreva seu código abaixo
Esta lição inclui um quiz rápido. Comece a lição para respondê-lo e acompanhar seu progresso.
Todas as lições de Estatística para ML
1Centro e dispersão
Média e medianaPercentis e quartisVariância e desvio padrãoAmostra ou população?O valor mais frequenteRevisão: tempos de entrega4Amostras e Populações
População e AmostraAs médias amostrais variamA distribuição amostralAmostras maiores, menos ruídoRevisão: pesquisa de opinião em uma cidade7Linhas de tendência
ResíduosAjuste por mínimos quadradosTraçando o ajusteFazendo previsões com uma linhaQuão bom é o ajuste?Revisão: horas de prática10Codificação de Categorias
Categorias como NúmerosCodificação One-HotAgrupamento de Números em FaixasRecapitulação: Anúncios de Carros2Distribuições
Histogramas de densidadeFormatos dos dadosA curva normalA regra 68-95-99,7Escores ZRecapitulando: duração da bateria5Valores atípicos
Diagramas de caixaA regra do IQRA regra do Z-scoreComo lidar com valores atípicosRevisão: falhas nos sensores8Comparando grupos
Gráficos de caixa por grupoDiferença entre médiasPode ser acaso?Valores-pO teste tRevisão: teste A/B11Explorando um conjunto de dados
Um primeiro olharTodos os atributos de uma vezAtributos em relação ao rótuloOs dois melhores atributosRevisão: dados de diabetes3Probabilidade por Simulação
Probabilidade como frequênciaA Lei dos Grandes NúmerosSomas de dadosValor esperadoProbabilidade condicionalRevisão: chances na barraca de dados6Relações
Lendo gráficos de dispersãoCorrelaçãoMatriz de correlaçãoMapas de calor de correlaçãoCorrelação não é causalidadeRevisão: sorvete e sol9Escalonamento de Recursos
Por que escalar os recursosEscalonamento Min-MaxPadronizaçãoStandardScalerRevisão: Parceiros de escaladaPratique por conta própria: Compilador de Python online