# рассчет манна-уитни в phyton

> Готовая презентация, где 'рассчет манна-уитни в phyton' - отличный выбор для специалистов и студентов, которые ценят стиль и функциональность, подходит для обучения и научных исследований. Категория: HR и управление персоналом, подкатегория: Презентация по оценке производительности. Работает онлайн, возможна загрузка в форматах PowerPoint, Keynote, PDF. В шаблоне есть видео и интерактивные графики и продуманный текст, оформление - современное и информативное. Быстро скачивайте, генерируйте новые слайды с помощью нейросети или редактируйте на любом устройстве. Slidy AI - это интеграция с нейросетями для автоматизации, позволяет делиться результатом через облако и прямая ссылка и вдохновлять аудиторию, будь то школьники, студенты, преподаватели, специалисты или топ-менеджеры. Бесплатно и на русском языке!

- Canonical HTML: https://slidy.ai/presentations/catalog/specialisty/132636/
- Markdown: https://slidy.ai/presentations/catalog/specialisty/132636/index.md
- LLM catalog index: https://slidy.ai/presentations/catalog/llms.txt
- Категория: Для специалистов
- Язык: ru
- Слайдов: 6

## Слайды

### Слайд 1. Рассчет Манна-Уитни в Python

Знакомство с методом Манна-Уитни для статистического анализа данных и его реализация в Python. Рассмотрение примеров и практических аспектов использования.

[Изображение слайда 1: Слайд 1 презентации «рассчет манна-уитни в phyton»](https://storage.yandexcloud.net/slidery/198f2d2f-dcf7-4d2c-a374-1ac922d30b73.png)

### Слайд 2. Введение в тест Манна-Уитни

Тест Манна-Уитни — это непараметрический метод для оценки различий между двумя независимыми группами.
Он применяется, когда данные не соответствуют нормальному распределению, и используется для сравнения медиан двух выборок.

[Изображение слайда 2: Слайд 2 презентации «рассчет манна-уитни в phyton»](https://storage.yandexcloud.net/slidery/f4380b86-ff5d-4ec6-9446-916091048412.png)

### Слайд 3. Импорт библиотек и данные

Используйте библиотеки pandas и scipy для работы с данными и статистическим анализом.
Импорт необходимых библиотек
Загрузите ваши данные в формате CSV или Excel с помощью pandas для дальнейшего анализа.
Загрузка данных в Python
Проверьте данные на наличие пропущенных значений и аномалий, чтобы обеспечить точность анализа.
Подготовка данных к анализу

[Изображение слайда 3: Слайд 3 презентации «рассчет манна-уитни в phyton»](https://storage.yandexcloud.net/slidery/5b90575b-8f57-4868-a71d-3d4aad30ba69.png)

### Слайд 4. Использование библиотеки scipy

chart
Используйте функцию mannwhitneyu для выполнения теста и получения результатов.
Функция mannwhitneyu
settings
Передайте функции массивы данных для двух групп, которые вы хотите сравнить.
Параметры функции
target
Оцените значимость различий между группами на основе полученного p-значения.
Интерпретация p-значения

[Изображение слайда 4: Слайд 4 презентации «рассчет манна-уитни в phyton»](https://storage.yandexcloud.net/slidery/4d2cf443-8f16-4aa3-aceb-b7e1f47b0593.png)

### Слайд 5. Результаты теста Манна-Уитни

U-критерий показывает различие рангов между двумя выборками.
Значение U-критерия
p-значение указывает на вероятность случайного различия между группами.
Значение p-уровня
Низкое p-значение говорит о статистически значимых различиях.
Выводы о значимости

[Изображение слайда 5: Слайд 5 презентации «рассчет манна-уитни в phyton»](https://storage.yandexcloud.net/slidery/a26f1391-614f-4199-b9f2-dd6dd99bab05.png)

### Слайд 6. Преимущества и ограничения

Не требует нормальности данных и подходит для небольших выборок.
Преимущества теста
Менее мощный для больших выборок по сравнению с параметрическими тестами.
Ограничения метода
Используйте с осторожностью при наличии одинаковых значений в выборках.
Выбор метода

[Изображение слайда 6: Слайд 6 презентации «рассчет манна-уитни в phyton»](https://storage.yandexcloud.net/slidery/13ecbe9d-70c9-4afa-b5ac-37019702b481.png)

## Slidy AI

Открыть оригинальную презентацию: https://slidy.ai/presentations/catalog/specialisty/132636/

Создать или отредактировать презентацию в Slidy AI: https://app.slidy.ai/auth