Summary  
The chapter demonstrates how to implement code to calculate the mean by summing and dividing numerical values, and the median by sorting a list and selecting the central element(s), then printing these statistical metrics.

General domain of usage  
Payroll and compensation analysis.

import unittest
import pandas as pd

def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)

class TestMeanMedian(unittest.TestCase):
    def test_mean_median(self):
        # ÐÐ¼Ð¿Ð¾ÑÑ ÐºÐ¾ÑÐ¸ÑÑÑÐ²Ð°ÑÑÐºÐ¾Ð³Ð¾ ÑÑÑÐµÐ½Ð½Ñ
        import user_code

        # ÐÐ°Ð²Ð°Ð½ÑÐ°Ð¶ÑÑÐ¼Ð¾ ÑÑ ÑÐ°Ð¼Ñ Ð´Ð°Ð½Ñ
        df = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/ds_salaries_statistics',
            index_col=0
        )

        # ÐÐ±ÑÐ¸ÑÐ»ÑÑÐ¼Ð¾ Ð¾ÑÑÐºÑÐ²Ð°Ð½Ñ Ð·Ð½Ð°ÑÐµÐ½Ð½Ñ
        expected_mean = df['salary'].mean()
        expected_median = df['salary'].median()

        condition = (
            abs(user_code.mean - expected_mean) < 1e-6 and
            abs(user_code.median - expected_median) < 1e-6
        )

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The mean and median values are calculated correctly.",
            "The mean and/or median values are incorrect. Check your calculations."
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Construya una base sólida en estadística utilizando Python. Aprenda conceptos estadísticos esenciales y aplíquelos a través de NumPy y pandas. Avance desde medidas básicas como la media y la varianza hasta pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y obtención de conclusiones basadas en datos con práctica práctica.

Descubre los principios estadísticos fundamentales, incluidos los tipos de datos, las medidas de tendencia central y las diferencias clave entre muestras y poblaciones.

Aprende a calcular e interpretar la media, la mediana y la moda utilizando Python. Practica estas operaciones con pandas para analizar conjuntos de datos reales.

Comprender cómo la varianza y la desviación estándar miden la dispersión de los datos. Aprender a calcular ambas manualmente y utilizando herramientas de Python.

Explora cómo la covarianza y la correlación describen las relaciones entre variables. Practica el cálculo y la comparación de ambas métricas en Python.

Domina los intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales. Utiliza NumPy, pandas y bibliotecas de visualización para calcular e interpretar intervalos con datos reales.

Aprende los fundamentos de las pruebas de hipótesis y la prueba t. Comprende cómo diseñar, realizar e interpretar pruebas utilizando Python para respaldar decisiones basadas en datos.

Calcular el Salario Medio y Mediano

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