Úkol č. 2

[KaterinaVokounova]

Ahoj Martine,

posílám úkol č. 2

Zde odkaz na řešení: https://github.com/KaterinaVokounova/Python2023_Ukoly/blob/50c4559d5fb56e0edf7a14ab005aeb3b8cde8b91/ukol_02.py

Zde odkaz na data: https://github.com/KaterinaVokounova/Python2023_Ukoly/blob/50c4559d5fb56e0edf7a14ab005aeb3b8cde8b91/ukol_02_a.csv https://github.com/KaterinaVokounova/Python2023_Ukoly/blob/50c4559d5fb56e0edf7a14ab005aeb3b8cde8b91/ukol_02_b.csv https://github.com/KaterinaVokounova/Python2023_Ukoly/blob/72f2a405f009f48bc82d0122ccbc8d3a5c754ad9/countries.csv

Díky za kontrolu:-)

[M-Kovar]

Ahoj Katko,

úkol máš pečlivě připravený, testy vybrané a provedené správně, výsledky taky pěkně okomentované. Moc pěkné, píšu splněno a přidávám tři drobné komentáře:

• K poznámce Pearsonův test mi ve "statistic" udává hodnotu korelačního koeficientu, který je v tomto případě cca 0.6, takže se z toho asi taky dá usoudit, že mezi daty existuje závislost.: Ano, závislost by se dala z koeficientu "od oka" odhadnout a p hodnota nám poskytuje důkaz pro oveření hypotézy. Neboli, p hodnota udává statistickou významnost (rozložení dat je/není jen dílem náhody), zatímco korelační koeficient ukazuje sílu závislosti a její směr (podle znaménka přímá nebo nepřímá závislost).
• Formulace hypotéz Procento lidí, kteří věří EU a procento lidí, kteří věří své národní vládě, jsou statisticky ne/závislé: "statisticky" by se hodilo nahradit "lineárně", jelikož pearsonem zkoumáme korelaci jakožto lineární vztah, ale v datech by mohl teoreticky být i nelineární vztah, který bychom mohli testovat jinými způsoby. Existují i metody pro nelineární korelaci, např. "distance correlation" - podrobnosti neznám, jen jsem si přečetl, že existuje:).
• V úplně posledním úkolu mi vyšlo Ttest_indResult(statistic=-0.33471431258258433, pvalue=0.7406326832748829), takže p > 0.05 a H0 nezamítáme (neprokázalo se, že by se důvěra lišila). Je to jiný výsledek, než který máš v komentáři, nicméně výběr a provedení testu jsou správně.