Créer des graphiques de comparaison de distributions
Comparer des distributions de caractéristiques
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Écris du code Python utilisant matplotlib/seaborn pour comparer la distribution de [COLONNE_CARACTERISTIQUE] à travers les catégories de [COLONNE_GROUPE]. Inclus : des graphiques de densité (KDE) superposés, des graphiques en violon, des fonctions de répartition empiriques (ECDF) et un test statistique (test de Kolmogorov-Smirnov ou test U de Mann-Whitney) pour déterminer si les distributions diffèrent significativement.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.
Cas d'usage
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Pour choisir entre KS et Mann-Whitney, testez d'abord la normalité des distributions (Shapiro ou QQ-plot). KS détecte toute différence de forme, Mann-Whitney est plus robuste pour comparer les médianes si les données ne sont pas normales.
Termes du glossaire
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