В реальной жизни наука о данных часто отличается от теории: идеальные задачи с аккуратно распределёнными данными сталкиваются с выбросами и искаженными распределениями. Статья освещает применение устойчивой статистики для анализа, когда проверка на нормальность данных проваливается.
Методы, такие как тест Манна-Уитни и тест Уилкоксона, позволяют получать надежные результаты, несмотря на сложности данных. Например, используя тест Манна-Уитни, можно сравнить содержание алкоголя в белых и красных винах, избегая влияния выбросов и отклонений от нормального распределения.
Кроме того, Welch’s ANOVA помогает справляться с равенствами дисперсий при сравнении разных категорий, например, уровня остаточного сахара в винах различных сортов. Эти подходы показывают, что умение работать с напрягающими данными — это ключ к успеху в исследовании данных, а не только наличие идеального набора данных.
Благодаря Pingouin, можно применять эти методы с минимальными усилиями и получать достоверные выводы в сложных ситуациях.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена