Teste neparametrice

Bazele inferenței în Python

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

Teste neparametrice

  • Pot avea presupuneri
  • Nu necesită normalitate
  • Aplicabile unei game largi de date
  • Uneori mai puțin puternice
  • Utile pentru date ordinale (ex. evaluări cu stele)

Patru histograme, fiecare cu date de forme diferite.

Bazele inferenței în Python

Teste parametrice

 

  • Testul t pentru eșantioane independente
  • ANOVA
  • Testul t pentru eșantioane perechi
  • R Pearson

Neparametrice

 

  • Testul U Wilcoxon-Mann-Whitney
  • Testul Kruskal-Wallis
  • Testul medianei al lui Mood
  • Tau al lui Kendall
Bazele inferenței în Python

Testul medianei al lui Mood

Compară medianele a două măsurători perechi

Cinci rânduri dintr-un DataFrame cu universități diferite și două coloane cu scorurile acestora.

Probabil nu urmează o distribuție normală

s, p_value, m, table = stats.median_test(df['thew_score'], df['arw_score'])
Bazele inferenței în Python

Testul medianei al lui Mood

print(p_value < 0.05)

TRUE
  • Concluzie: Mediane diferite
  • Testele t presupun normalitatea (testul lui Mood nu)
  • Inferență validă doar când datele corespund presupunerilor
  • Folosiți instrumentul potrivit!
Bazele inferenței în Python

Tau al lui Kendall

  • Valori între -1 și 1
  • $\tau = -1$: Dezacord complet
  • $\tau = 0$: Nicio corelație
  • $\tau = 1$: Acord complet

Cinci rânduri dintr-un DataFrame cu universități diferite, afișând clasamentele fiecărei universități.

tau, p_value = stats.kendalltau(
    df['thew_rank'], 
    df['arw_rank'])


print(tau, p_value < 0.05)

0.651, TRUE
Bazele inferenței în Python

Să exersăm!

Bazele inferenței în Python

Preparing Video For Download...