Проведення t-Тесту
Компанія хоче визначити, чи існує суттєва різниця у рівнях продуктивності розробників, які працюють з дому, порівняно з тими, хто працює в офісі. На щастя, ви вже знаєте, що t-тест може допомогти у цьому.
У компанії є дві незалежні команди розробників: одна працює віддалено, а інша — з офісу. Вам надали два файли: 'work_from_home.csv'
та 'work_from_office.csv'
, які містять щомісячну кількість виконаних завдань для кожного розробника.
Завдання — провести t-тест. Компанія хоче дізнатися, чи є розробники, які працюють в офісі, продуктивнішими за тих, хто працює з дому. Якщо так, то другу команду також переведуть до офісу. Якщо ж працівники з дому продуктивніші, компанія не вноситиме змін. Отже, бажана альтернативна гіпотеза: «Середня продуктивність офісних працівників вища, ніж у працівників, які працюють з дому».
Перевірка однаковості дисперсій:
1234567import pandas as pd home_workers = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/work_from_home.csv').squeeze() office_workers = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/work_from_office.csv').squeeze() # Printing sample standard deviations print('Home workers std:', home_workers.std()) print('Office workers std:', office_workers.std())
Друге стандартне відхилення у два рази більше за перше, отже дисперсії відрізняються.
Згадайте функцію ttest_ind
для проведення t-тесту.
st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')
Swipe to start coding
Ви порівнюєте продуктивність співробітників, які працюють з дому та з офісу. Ваша мета — визначити, чи мають офісні працівники більшу середню продуктивність, ніж ті, хто працює з дому, використовуючи t-тест для незалежних вибірок.
- Імпортуйте бібліотеку
scipy.stats
з псевдонімомst
. - Використайте функцію
st.ttest_ind()
для проведення t-тесту з такими параметрами:
- Вибірки:
office_workers
,home_workers
. - Альтернативна гіпотеза: office > home.
- Дисперсії не рівні (
equal_var=False
).
- Збережіть результати у змінних
tstat
таpvalue
. - В залежності від значення
pvalue
, виведіть одне з наступних повідомлень:
"We support the null hypothesis, the mean values are equal"
, якщоpvalue > 0.05
."We reject the null hypothesis, the mean values are different"
в іншому випадку.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 2.63
Проведення t-Тесту
Свайпніть щоб показати меню
Компанія хоче визначити, чи існує суттєва різниця у рівнях продуктивності розробників, які працюють з дому, порівняно з тими, хто працює в офісі. На щастя, ви вже знаєте, що t-тест може допомогти у цьому.
У компанії є дві незалежні команди розробників: одна працює віддалено, а інша — з офісу. Вам надали два файли: 'work_from_home.csv'
та 'work_from_office.csv'
, які містять щомісячну кількість виконаних завдань для кожного розробника.
Завдання — провести t-тест. Компанія хоче дізнатися, чи є розробники, які працюють в офісі, продуктивнішими за тих, хто працює з дому. Якщо так, то другу команду також переведуть до офісу. Якщо ж працівники з дому продуктивніші, компанія не вноситиме змін. Отже, бажана альтернативна гіпотеза: «Середня продуктивність офісних працівників вища, ніж у працівників, які працюють з дому».
Перевірка однаковості дисперсій:
1234567import pandas as pd home_workers = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/work_from_home.csv').squeeze() office_workers = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/work_from_office.csv').squeeze() # Printing sample standard deviations print('Home workers std:', home_workers.std()) print('Office workers std:', office_workers.std())
Друге стандартне відхилення у два рази більше за перше, отже дисперсії відрізняються.
Згадайте функцію ttest_ind
для проведення t-тесту.
st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')
Swipe to start coding
Ви порівнюєте продуктивність співробітників, які працюють з дому та з офісу. Ваша мета — визначити, чи мають офісні працівники більшу середню продуктивність, ніж ті, хто працює з дому, використовуючи t-тест для незалежних вибірок.
- Імпортуйте бібліотеку
scipy.stats
з псевдонімомst
. - Використайте функцію
st.ttest_ind()
для проведення t-тесту з такими параметрами:
- Вибірки:
office_workers
,home_workers
. - Альтернативна гіпотеза: office > home.
- Дисперсії не рівні (
equal_var=False
).
- Збережіть результати у змінних
tstat
таpvalue
. - В залежності від значення
pvalue
, виведіть одне з наступних повідомлень:
"We support the null hypothesis, the mean values are equal"
, якщоpvalue > 0.05
."We reject the null hypothesis, the mean values are different"
в іншому випадку.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single