P-значение для проверки гипотезы показывает NANPython

Программы на Python
Anonymous
 P-значение для проверки гипотезы показывает NAN

Сообщение Anonymous »

Я получаю NAN для P.Value, пытаясь проверить нулевую гипотезу о том, что среднее значение дохода для серфинга телефона совпадает с окончательным планом. Я не понимаю, что делаю не так. Я предполагаю, что это может быть связано с моим DataFrame call_plan_merge . Есть некоторые значения NAN в столбце Monthly_Revenue (не видно в том, что я разместил здесь). Может ли это быть причиной, почему? Но в то же время рассчитанное среднее значение (которое мы можем видеть правильно, игнорируя при этом NAN с столбца Monthly_Revenue ) уже находится в переменных, используемых для тестирования гипотезы, поэтому я не понимаю, что NAN будет генерироваться Для p-значения. < /p>
Вот мой код: < /p>

Код: Выделить всё

#The average revenue from users of Ultimate and Surf calling plans differs.
average_rev_surf = call_plan_merge.query('tariff == "surf"')
average_rev_surf = average_rev_surf['monthly_revenue'].mean()

average_rev_ultimate = call_plan_merge.query('tariff == "ultimate"')
average_rev_ultimate = average_rev_ultimate['monthly_revenue'].mean()

alpha = 0.05  # critical statistical significance

results = st.ttest_1samp(average_rev_surf, average_rev_ultimate)

print('p-value:', results.pvalue)

if results.pvalue < alpha:
print('We reject the null hypothesis')
else:
print("We can't reject the null hypothesis")

print('Average revenue for the surf plan is: {:.2f}$'.format(average_rev_surf))
print('Average revenue for the ultimate plan is: {:.2f}$'.format(average_rev_ultimate))
< /code>
output: < /p>
p-value: nan
We can't reject the null hypothesis
Average revenue for the surf plan is: 35.77$
Average revenue for the ultimate plan is: 36.32$
Это то, что Call_plan_merge выглядит:

Код: Выделить всё

    user_id  call_month  total_calls  duration    tariff  reg_month  churn_month state  monthly_revenue
0    1000.0        12.0         16.0     124.0  ultimate         12         13.0    GA            70.00
1    1001.0         8.0         27.0     182.0      surf          8         13.0    WA            20.00
2    1001.0         9.0         49.0     315.0      surf          8         13.0    WA            20.00
3    1001.0        10.0         65.0     393.0      surf          8         13.0    WA            90.09
4    1001.0        11.0         64.0     426.0      surf          8         13.0    WA            60.00
5    1001.0        12.0         56.0     412.0      surf          8         13.0    WA            60.00
6    1002.0        10.0         11.0      59.0      surf         10         13.0    NV            20.00
7    1002.0        11.0         55.0     386.0      surf         10         13.0    NV            60.00
8    1002.0        12.0         47.0     384.0      surf         10         13.0    NV            20.00
9    1003.0        12.0        149.0    1104.0      surf          1         13.0    OK           158.12
Большое спасибо за вашу помощь!

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/670 ... -shows-nan

Вернуться в «Python»